AI 跑得越快，我們反而越容易在螢幕前迷路？

2026 年，AI coding agent 的 context window 突破百萬 token。這意味著模型已經能輕易吞下專案程式碼、理解依賴關係並完成大部分任務。AI 的能力有了巨大的飛躍，分擔了我們許多技術工作。但身為螢幕前的開發者，我們的大腦並沒有跟著升級。當 AI 能一口氣吞吐海量資訊，人類的工作記憶卻依然被困在 7±2 個項目的生物極限。面對龐大專案與快速推進的進度，我們經常在編輯器中看著眾多開啟的分頁，被迫進行頻繁的脈絡切換，陷入「我是誰？我在哪？我現在要幹嘛？」的困境。

這場分享將以我業餘時間開發的兩個小眾 VS Code 擴充套件為主線。第一款 Quick Prompt 處理了「AI 跑任務 N 時，人已經想到 N+1」的時間差，提供一個內建於開發環境的筆記工具當作思考緩衝區，讓開發者外包記憶、維持思維的連續性。另一款 VirtualTabs 則是一個用於管理分頁群組的虛擬檔案目錄。在實作完 AI context 匯出以及 MCP (Model Context Protocol) 伺服器等整合功能後，卻發現零星收到的 Issues 幾乎全集中在「標亮當前檔案」、「拖曳排序」、「視窗畫面分組」等幫助人類維持空間感的基礎 UI 需求。

這場分享將側重於實務面的開發經驗，分享專案中的技術實作，以及從使用者回饋中獲得的哲學反思：在模型能力幾乎能自己解決技術問題的今天，我們開發工具時，解決的究竟是 AI 的瓶頸，還是人類認知負荷的瓶頸？如果你也對開發者工具或 AI 協作體驗感興趣，歡迎參與本場議程。