隨著大型語言模型（LLM）廣泛應用於軟體開發，其生成程式碼雖大幅提升開發速度，卻也衍生出新型態且加速累積的「技術債」，對開發週期構成嚴重威脅。產業分析指出，這類由AI產生的技術債因內含大量未經闡明的隱性決策，其惡化速度遠超傳統人工程式碼，使既有的程式碼審查流程不堪負荷。
AI技術債：效率提升背後的隱憂
報導指出，AI生成程式碼往往在開發者不知情的情況下，嵌入大量未經考量的決策。這些決策在程式碼審查環節中難以被發現，加上AI工具能以驚人速度產出程式碼，導致審查者面對龐大程式碼量而無力應對。研究機構 He et al. 於 2026 年發表的報告顯示，採用如 Cursor AI 等工具後，程式碼複雜度平均增加約 41%，靜態分析警告亦增加 30%。2025 年 Stack Overflow 的調查數據顯示，66% 的開發者表示花更多時間修復「接近正確」的 AI 程式碼，另有 45% 認為偵錯 AI 程式碼更耗時。
特別的是，AI程式碼在生產環境中可能產生「幽靈錯誤」（phantom bugs），即為應對極不可能發生的邊緣案例而過度設計的邏輯，反而降低效能並浪費資源。此外，AI 程式碼生成代理通常傾向於採用緊密耦合且單體化的架構，並缺乏重構行為。GitClear 的數據集顯示，2020 年至 2024 年間，複製貼上的程式碼比例從 8.3% 成長至 12.3%，而重構行為則從 25% 下降至不到 10%。一份針對 567 個由 AI 輔助生成的拉取請求（pull request）研究發現，其中 45.1% 需要人工修改才能符合專案標準，反映 AI 在設計決策上的不透明性。
規格驅動開發：從源頭阻斷技術債
為有效應對 AI 技術債的挑戰，軟體工程界正積極推動「規格驅動開發」（Spec-driven development, SDD）方法。其核心理念是將程式碼規格視為唯一真相來源，程式碼則是依此衍生的產物。SDD 透過在程式碼生成前明確定義所有假設，將隱性決策轉化為可執行的合約，從源頭防止問題蔓延。
規格驅動開發強調「活生生規格」（living specs）的概念，即規格與實作之間維持雙向連結，當規格變動時能即時標記程式碼漂移。例如，透過模式驗證（schema validation）可將所有隱性假設明確化，例如將信任度設定為介於 0 到 1 之間的浮點數而非字串。這種做法能有效預防模式漂移、提示詞回歸、資料傳輸物件（DTO）與響應式程式碼不匹配、測試盲點以及 AI 再生碼蔓延等問題。
舉例而言，軟體公司 Augment Code 推出的 Intent 平台便採用規格驅動開發及代理協調機制。該平台透過協調代理（Coordinator Agent）依據活生生規格生成任務，再由實作代理（Implementor Agents）在隔離環境中執行，最後經由驗證代理（Verifier Agent）比對實作與規格的一致性，確保程式碼在合併前符合預期，有效阻斷技術債的累積。
