GitHub 邀請三位有 15 年以上經驗的 Java 冠軍，分別是 Hypersistence 創辦人 Vlad Mihalcea、軟體工匠 Patrick Baumgartner，以及 Azul 技術編寫者 Frank Delporte，分享用 GitHub Copilot 開發的心得。
文章提到：Vlad 用 Copilot 開發追蹤 Optimizer 事件歷史的網頁應用，原本預估要花數週，兩天就完成；Frank 則靠 Copilot 找出 Pi4J 函式庫裡，虛擬執行緒卡在 poll() 呼叫、導致 GPIO 按鈕沒反應的 bug。
三人都強調同一個原則：把「執行工作」交給 AI，但「負責任」留在人類身上。Patrick 建議先做需求訪談再動手，並要求 AI 針對每個任務提出可驗證的證據；Frank 則要求 Copilot 替修復的 bug 補上單元測試、解釋原理。
對正在學程式的孩子來說，這篇文章的重點不是「用 AI 寫出更多程式碼」，而是示範如何像資深工程師一樣，先想清楚問題、拆成小步驟，再請 AI 幫忙執行並自己驗證結果對不對。這種「先想再做、動手檢查」的習慣，其實比背熟某個程式語言語法更重要，也是學程式過程中值得慢慢練出來的能力。
AI開發工具程式除錯