這篇文章從《高效偷懶》出發，拆解 AI 時代常被忽略的核心問題：我們是在解決問題，還是在用忙碌逃避判斷？當執行、產出與試錯被 AI 大幅加速，真正稀缺的已不再是努力，而是建立假說、辨識問題層級、做出關鍵取捨的能力。文章透過工程師實例，說明為何「能用就好」會累積昂貴的認知債，也指出把決策權外包給 AI，只會讓人逐漸退化為可替換的工具。在速度不再稀缺的時代，能留下痕跡的判斷力，才是最重要的生產力。

不會寫程式也能開發應用？No-Code/Low-Code（NCLC）正在打破軟體開發的高牆。本文深入拆解 NCLC 與傳統開發的差異、模型驅動開發（MDD）的核心價值，以及 Vibe Coding 的風險與機會。從選擇工具到結合生成式 AI，帶你看懂什麼時候該用、什麼時候該避開，以及為什麼「想清楚的能力」才是 AI 時代的核心競爭力。適合非技術背景者、開發者、技術 PM 閱讀。