重點整理
- GitHub 用 AI 重寫核心系統，將 1 到 2 年工程縮短至幾個月。
- 棄用舊架構可解決啟動慢、吃記憶體及系統易崩潰等效能痛點。
- 採用原地移植策略，邊維持舊系統運作邊替換，確保服務不中斷。
- 企業可將 AI 導入內部開發，並定期檢視系統架構以消除技術債。
你以為 AI 只能幫忙寫行銷文案或回覆客服嗎？GitHub 最近分享了一個震撼業界的案例：他們用 AI 工具，把自家核心產品 GitHub Copilot 的底層引擎，從原本熟悉的語言全部重寫成另一種高效能語言。這意味著，未來企業要進行系統升級或重構，原本需要一整年、一個團隊才能做完的事，現在可能幾個月、少數幾人就能搞定。這跟你的企業有什麼關係？當 AI 能大幅降低技術升級的成本與時間，你的數位產品就能更快迭代、更穩定地服務客戶，在競爭中搶得先機。
為什麼要大費周章重寫底層引擎？
GitHub Copilot 的底層引擎（也就是運行環境，讓軟體能順利執行的底層引擎）最初是使用 TypeScript 與 Node.js（常見的網頁開發語言與環境）來打造的。這種選擇的好處是開發速度極快，但當這個引擎要提供給 Excel、Word 等大型軟體內建使用時，嚴重的效能問題就浮現了。
原本的設計架構，會讓每個使用該引擎的軟體，都必須在背景多載入一個獨立的執行環境。這導致軟體啟動變慢、非常吃記憶體（每個客戶端會多出約 100MB 的資源消耗），而且跨程式通訊效率低落。更致命的是，如果這個底層引擎當機，整個軟體也會跟著崩潰。
為了讓產品啟動更快、更省資源、更穩定，他們決定改用 Rust（一種主打高效能與安全的程式語言）來重寫核心。新的架構去除了不必要的介面，讓引擎可以無縫、輕量地嵌入到各種軟體中，徹底解決了過去啟動慢、佔用資源大及系統易崩潰的痛點。
AI 神隊友助攻，1 到 2 年的工程縮短至幾個月
重寫超過 80 萬行程式碼，如果靠純人工，原本需要整個團隊花 1 到 2 年才能完成。但這次他們讓 AI 代理（能自主執行任務的 AI 程式）寫了大部分程式碼，跨越了 128 次的程式碼合併請求。最後由單一一位開發者在幾個月內就完成，而且其他團隊還能繼續開發新功能，完全沒有停工。
他們能這麼順利，關鍵在於採用了「原地移植」（邊維持舊系統運作，邊把新功能一塊塊替換上去的升級策略）。他們沒有選擇「一次全部換掉」的高風險做法，而是每次只替換一個小元件，改完馬上上線測試。這就像是在行駛中的火車上換輪子，確保系統隨時都能穩定發布，不會發生舊系統停用、新系統還沒好的尷尬空窗期，讓使用者完全無感。
崴米的建議
從 GitHub 的這個案例中，我們可以看到 AI 與系統架構規劃對企業的重要性。作為您的數位顧問，崴米設計提供以下三點建議：
- 將 AI 導入內部開發流程：不要只把 AI 當外部行銷工具，評估讓工程團隊使用 AI 輔助寫程式或重構舊系統，能大幅縮短專案時程，降低開發成本。
- 定期檢視系統架構與技術債：就像 GitHub 發現舊架構不敷使用一樣，當您的網站或 APP 開始變慢、吃資源，就是時候找專業團隊檢視底層架構，避免影響使用者體驗與轉換率。
- 採用漸進式升級策略：未來若需要系統改版，盡量避免一次全部換掉的高風險做法，選擇能無痛替換、不中斷服務的漸進式升級方案，確保您的數位服務永遠在線。
參考來源：Migrating the GitHub Copilot runtime to Rust, using Copilot
