很多公司現在都有同一種壓力：網站要改、App 要加功能、內部系統要接新報表，客戶服務和銷售團隊又不斷提出小修改。以前最大的限制是開發人手不足；現在 AI coding agent 可以幫手讀 code、寫 function、改測試、甚至準備 pull request。速度看起來快了，但如果沒有管理方法，問題也會快很多地累積。
Gartner 在 2026 年 5 月 20 日指出 enterprise AI coding agents 市場進入新一輪擴張和競爭重整。OpenAI 亦在 2026 年 5 月 22 日提到 Codex 在 enterprise governance、sandboxing 和 flexible deployment options 等方面獲得 Gartner 評估。這些訊號代表 AI coding agent 已經不只是開發者個人輔助工具，而是企業軟件交付流程的一部分。
先分清楚哪些任務可以交給 AI，哪些必須由人決定
AI coding agent 很適合處理明確、可測試、低風險的任務。例如網上預約系統要新增一個 email template、CRM 匯出報表要多一個欄位、後台表單要加入必填檢查。這些任務範圍清楚，完成後可以用測試和人工 review 驗證。
但涉及付款邏輯、權限規則、客戶資料處理、折扣計算或合約承諾的功能，就不應讓 AI 自行決定。以 eShop 為例，AI 可以草擬「訂單狀態通知」的程式修改，但不能自行改變退款條件或付款 gateway 流程。產品負責人和技術負責人仍要批准業務規則。
每個 AI 任務都要有清楚的 brief
如果只對 AI 說「幫我改這個 bug」，輸出很容易偏離真實需要。較好的做法，是把工作寫成簡短但完整的 brief：現時問題、期望結果、不可改動的地方、測試方法和回滾方式。
例如內部管理系統的報表日期顯示錯誤，brief 可以寫明：「只修正月結報表的日期範圍顯示，不改資料庫 schema，不改其他報表；完成後要確認 2026 年 5 月和跨月份資料顯示正確。」這樣 AI coding agent 的工作範圍會窄很多，review 亦更容易。
Pull request 不應因為是 AI 寫的就放鬆
AI 令開發速度加快，並不代表 review 可以減少。相反，越快產生程式碼，越需要更穩定的檢查流程。香港中小企常見的網站、App、CRM、booking system 或 payment workflow，都可能牽涉客戶資料和收入流程，一個小錯誤都可能造成服務中斷。
實際做法是要求 AI 產出的修改必須經過 pull request。PR 內應列出改了哪些檔案、影響哪些流程、測試結果是什麼。技術同事 review 時，不只看程式能否運行，也要問：有沒有改到不相關功能？有沒有把敏感資料寫入 log？有沒有破壞手機版或多語言內容？
把測試變成 AI 工作的一部分
AI coding agent 不應只負責寫 code，也應協助補測試。以 booking system 為例，如果 AI 加入「取消預約後自動發通知」功能，它也應補上基本測試：取消成功會發通知、已過期預約不能取消、沒有 email 的客戶不會令流程崩潰。
對沒有完整自動化測試的中小企，也可以先建立較輕量的驗收清單。例如 App 改動後，必須檢查登入、付款、預約、推送通知和繁簡英三語主要頁面。AI 可以幫手整理檢查步驟，但最終是否通過仍要由人確認。
權限和環境要分層，不要讓 AI 直接碰 production
AI coding agent 可以提升效率，但不應直接擁有 production database、付款系統或客戶私隱資料的無限制權限。較穩妥的設計，是讓 AI 在 sandbox、development 或 staging 環境工作，只讀必要的程式碼和假資料。
例如一間教育中心想用 AI 修改報名系統，AI 可以在測試環境中讀取程式碼、建立修改和跑測試，但不能直接連接真實學生資料庫。部署到 production 前，仍要經過人手批准、備份確認和 release note。這樣即使 AI 改錯方向，也不會立即影響客戶。
供應商和內部團隊要共享同一套開發紀錄
很多香港企業的軟件不是完全由內部團隊維護，而是由外判公司、freelancer 和內部 IT 一起處理。當 AI coding agent 進入流程，如果沒有統一紀錄，很容易出現「誰改了什麼」說不清的情況。
建議把任務、PR、測試、部署和回滾紀錄放在同一套工具內。即使 AI 產生了大部分修改，負責人仍要在任務上留下決策原因。例如「這次只改前台顯示，不改付款 API」、「這個 bug 暫時用 hotfix，下一版本重構」。日後維護時，團隊才不會只看到一堆看似正確但無背景的程式碼。
30 日導入清單
第一星期，選三類適合 AI 協助的低風險任務，例如 UI 小修、報表格式、測試補充或文件整理。
第二星期，建立 AI 任務 brief 模板，要求每個任務寫明範圍、不可改動內容、測試方法和負責 reviewer。
第三星期，把 AI 產出的修改全部放入 pull request，並加入安全、資料、手機版和多語言檢查項目。
第四星期，檢視成果：開發交付是否更快、bug 有否增加、review 時間是否可控、部署是否仍然穩定。通過後才逐步擴展到較複雜功能。
結語：AI 可以加快開發，但流程決定結果
AI coding agent 的價值，不是讓企業跳過軟件工程紀律，而是讓團隊更快完成清楚定義、可測試、可審批的工作。對香港公司來說，真正重要的是建立一套「AI 可參與，但不能失控」的交付流程。