在 AI 時代如何成為資深工程師？

～到了 AI 世界就拿出真本事～

在 AI 席捲的時代，許多工程師對未來感到焦慮。你可能會問：我的工作會不會被取代？

其實，這是我們突破現狀、進化成更強版本的最佳時機。

這份簡報會告訴你如何停止擔憂，擁抱 AI，並將其轉化為你的超能力。寫程式只是起點，更重要的是創新、人際互動、全局決策力，甚至文化領導力。

AI 不是敵人，而是幫你站上巔峰的助力！

Transcript

1. 在 AI 時代如何成為資深 工 程師？ Mosky ～到了 AI 世界就拿出真本事～
2. Meet the Replit Agent
3. 注意！你已被卡 車 君造訪！
4. ～轉 生 到 AI 世界～
5. 如何停 止 焦慮，擁抱 AI 變 革 對軟體 工 程師的影響？
6. Mosky • #團隊經營 #專案管理 #資料科學 #統計 #Web後端 #Python • AI 寫程式推廣 大 使 • 「如果每個 人 都能 用 AI 寫程式 　消滅瑣事、解放創意就太好了。」 • 在 Pinkoi 推動了 AI 寫程式 • 寫了 20 年程式・教了 9 年程式 • Facebook | Threads | LinkedIn 前架構師・ 工 程主管
7. 職業 AI 影響評估表 1. 我的 工 作所在 行 業已經廣泛採 用 AI 或 自 動化技術。 2. 我的 工 作主要以獨立作業為主，不需 高 EQ、頻繁 人 際協作、情感判斷。 3. 我的 工 作沒有太多創造 力 、跨領域需求。 4. 我的 工 作內容 高 度重複、流程明確，較少變化或即時判斷。 5. 我的 工 作成果不涉及 人身 安全、法律責任或重 大 利害關係。 • 請對以上敘述逐項評分，符合＝1 分，不符合＝0 分。 • 0–1 分：低風險，不易被 AI 取代，建議持續精進專業技能。 • 2–3 分：中風險，建議強化跨領域思維、 人 際互動能 力 或 AI 工 具適應性。 • 4–5 分： 高 風險，建議積極學習新技能或尋找新的 工 作崗位。
8. 職業 AI 影響評估表 1. 我的 工 作所在 行 業已經廣泛採 用 AI 或 自 動化技術。 2. 我的 工 作主要以獨立作業為主，不需 高 EQ、頻繁 人 際協作、情感判斷。 3. 我的 工 作沒有太多創造 力 、跨領域需求。 4. 我的 工 作內容 高 度重複、流程明確，較少變化或即時判斷。 5. 我的 工 作成果不涉及 人身 安全、法律責任或重 大 利害關係。 • 請對以上敘述逐項評分，符合＝1 分，不符合＝0 分。 • 0–1 分：低風險，不易被 AI 取代，建議持續精進專業技能。 • 2–3 分：中風險，建議強化跨領域思維、 人 際互動能 力 或 AI 工 具適應性。 • 4–5 分： 高 風險，建議積極學習新技能或尋找新的 工 作崗位。 初階電商軟體 工 程師，共計 4 分。
9. 如果你只會寫程式，你就完了
10. 但你只會寫程式嗎？
11. 1. 寫程式 2. 人 際互動 3. 適應 力 4. 領域技術 力 產業 面 如電商、技術 面 如平台 工 程。 5. 全局決策 力 充分考慮業務與產品需求，進 行 技術決策。 6. 專案管理、產品管理 事情發 生 、經濟循環遠重要於程式本 身 。 7. 創新能 力 AI 只會資料庫式的創新。 8. 導師能 力 協助經驗較少者跟上團隊。 9. 文 化領導 力 營造具有 心 理安全感的環境，並作為榜樣。 前世技能集 Dropbox Engineering Career Framework § Software Engineer
12. 不是只會寫程式嘛！
13. 1. 寫程式 2. 人 際互動 3. 適應 力 4. 領域技術 力 產業 面 如電商、技術 面 如平台 工 程。 5. 全局決策 力 充分考慮業務與產品需求，進 行 技術決策。 6. 專案管理、產品管理 事情發 生 、經濟循環遠重要於程式本 身 。 7. 創新能 力 AI 只會資料庫式的創新。 8. 導師能 力 協助經驗較少者跟上團隊。 9. 文 化領導 力 營造具有 心 理安全感的環境，並作為榜樣。 前世技能集 Dropbox Engineering Career Framework § Software Engineer
14. 「AI 是 小 房間裡的天才。」但真實世界遠不 止 是 小 房間。
15. 牆內的天才 & 牆外的 人 類 • ~ Cloud Computing 最終還是演化出了 Edge Computing 的補充策略。 • 人 類可以在前線發揮得非常好： • 用 特定經驗養成的專才。 • 能從單次經驗學習，舉 一 反三，能產 生 真正全新的想法和解決 方 案。 • AI 也可以在 小 房間裡發揮得非常好： • 用一 般性數據養成的天才。 • AI 需要 大 量資料訓練，產出很難超越它所接觸過的資料集。 • 人 類與 AI 應合作來發揮綜效。
16. 即使是寫程式：
17. 1. 不想寫的程式 → 交給 AI （省下 20–50% 的時間練其他能 力 ） 寫好玩的程式 寫 AI 寫不好的程式 寫訓練 自 己 的程式 2. 人 際互動 3. 適應 力 4. 領域技術 力 產業 面 如電商、技術 面 如平台 工 程。 5. 全局決策 力 充分考慮業務與產品需求，進 行 技術決策。 6. 專案管理、產品管理 事情發 生 、經濟循環遠重要於程式本 身 。 7. 創新能 力 AI 只會資料庫式的創新。 8. 導師能 力 協助經驗較少者跟上團隊。 9. 文 化領導 力 營造具有 心 理安全感的環境，並作為榜樣。 今世技能集
18. 目 前的 AI 程式品質 • 非常明顯地，還是會寫錯。 • 程式碼組織過於隨性。 • 得刻意安排重構。 • 情境考量不夠全 面 。 • 得刻意補 足 錯誤處理、測試案例。 • 程式碼可能有安全問題。 • 仍需傳統 方 法來確保資安。
19. 程式的「可 AI 維護」性 • Google 已經 用 AI 產 生 1/4 的程式，那怎麼樣能更多？ 1. 像英 文 的程式碼 • LLM 是吃英 文 長 大 的，程式越像英 文 ，尤其是 LLM 懂的，LLM 運作得越好。 2. 具 自 我解釋性的程式碼 • 例如 dataclasses、type hints、keyword arguments、慣 用 註解格式等等。 3. 適合 小 上下 文 視窗的程式碼 • 函數、模組、檔案越 小 越好，LLM 一 次能思考的內容還是有限。
20. 程式的「可 AI 維護」性（續） 4. 完整的測試集 • 你怎麼避免 junior 改爛，就怎麼避免 AI 改爛。 5. 設計程式碼「污染區」 • 你在乎過開源函數庫寫得如何嗎？給 AI 一 個專屬區域吧！ 6. 設定程式碼「 人 類區」 • 關鍵 子 系統設定為只接受 人 類的修訂，避免不可挽回的錯誤。
21. 重新認識「學習」 • 就像練習寫字，重點並 不是 交出作業紙，重點 是你練習了寫字。 • 利 用 AI 學得更好： • 「請向我解釋『線性組合』， 用 五歲 小 孩都能懂的 方 式。」 • 「請針對以上內容提五個問題。」「請回答上述問題。」 • 「請針對以上回答整理出重要敘述。依序為每個敘述進 行 事實查核， 　每個事實查核都要包含正確與否、標題、連結與引述， 　並使 用 容易複製的格式來呈現。」 （若 AI 的查核不對勁，也能很 方 便進 一 步確認。） • 國外專家訪談：「AI 是否讓 人 類變笨？」「 至 少在我的情況，是變聰明。」
22. 1. 不想寫的程式 → 交給 AI （省下 20–50% 的時間練其他能 力 ） 寫好玩的程式 寫 AI 寫不好的程式 寫訓練 自 己 的程式 2. 人 際互動 3. 適應 力 4. 領域技術 力 產業 面 如電商、技術 面 如平台 工 程。 5. 全局決策 力 充分考慮業務與產品需求，進 行 技術決策。 6. 專案管理、產品管理 事情發 生 、經濟循環遠重要於程式本 身 。 7. 創新能 力 AI 只會資料庫式的創新。 8. 導師能 力 協助經驗較少者跟上團隊。 9. 文 化領導 力 營造具有 心 理安全感的環境，並作為榜樣。 今世技能集 IC4 IC1 正在加速
23. 工 程師職位正在減少？
24. 賺錢的股票 vs. 賠錢的股票？
25. 1. 不想寫的程式 → 交給 AI （省下 20–50% 的時間練其他能 力 ） 寫好玩的程式 寫 AI 寫不好的程式 寫訓練 自 己 的程式 2. 人 際互動 3. 適應 力 4. 領域技術 力 產業 面 如電商、技術 面 如平台 工 程。 5. 全局決策 力 充分考慮業務與產品需求，進 行 技術決策。 6. 專案管理、產品管理 事情發 生 、經濟循環遠重要於程式本 身 。 7. 創新能 力 AI 只會資料庫式的創新。 8. 導師能 力 協助經驗較少者跟上團隊。 9. 文 化領導 力 營造具有 心 理安全感的環境，並作為榜樣。 今世技能集 必須帶來 $$
26. 軟體 工 程師如何槓桿 AI 寫程式 1. 就像 Python 相對 C 適合做資料分析， Apps Script 也相對更適合做 文 書作業 自 動化， 用 合適的 工 具做事！ 2. 可以幫忙同事做 自 動化， 人 緣++、績效++。 3. 甚 至 在組織內推廣 AI 寫程式： 1. 要理解多數 人 的 AI 程度：只聽過 ChatGPT，可能還沒有註冊過。 2. 術語 NG、名詞解釋 NG。 3. 半 小 時聽困擾、分享你會怎麼問；卡兩天以上，安排 一小 時幫障礙排除。
27. Skip-Level Thinking • 「要知道如何晉升，與主管談，不如與主管的主管談。」 • 「能為客 戶 帶來 十 倍於價格之價值的產品能帶來收入。」 • 最好的技術 • 最好的產品
28. Skip-Level Thinking (cont.) 1. 寧可先過度溝通 • 軟體 工 程師 = 寫程式？ 軟體 工 程師還能創造什麼價值？ 你願意創造什麼價值？公司期待你創造什麼價值？ • 不要只做例 行 報告，溝通老闆的老闆會想知道的事。
29. Skip-Level Thinking (cont.) 2. 故事化溝通 • 「以前這樣的 工 作需要兩個 人 忙 一 週， 現在只要按下按鈕，幾秒就完成了。」 • 描述使 用 者以前怎麼 用 系統、現在怎麼 用 系統。
30. Skip-Level Thinking (cont.) 4. 損益表式溝通 • 「導入 AI 自 動化後， 　已降低 40% 人工 成本，每季省下 30 萬。」 • 「導入『AI 可維護性』後， 　開發效率能提升 2 倍，預估五年可省 1,000 萬。」
31. 職業 AI 影響評估表 1. 我的 工 作所在 行 業已經廣泛採 用 AI 或 自 動化技術。 2. 我的 工 作主要以獨立作業為主，不需 高 EQ、頻繁 人 際協作、情感判斷。 3. 我的 工 作沒有太多創造 力 、跨領域需求。 4. 我的 工 作內容 高 度重複、流程明確，較少變化或即時判斷。 5. 我的 工 作成果不涉及 人身 安全、法律責任或重 大 利害關係。 • 請對以上敘述逐項評分，符合＝1 分，不符合＝0 分。 • 0–1 分：低風險，不易被 AI 取代，建議持續精進專業技能。 • 2–3 分：中風險，建議強化跨領域思維、 人 際互動能 力 或 AI 工 具適應性。 • 4–5 分： 高 風險，建議積極學習新技能或尋找新的 工 作崗位。 進化後的電商軟體 工 程師，共計 2 分。
32. 到了 AI 世界，就拿出真本事！ • 停 止 焦慮，比起不斷擔憂，不如採取 行 動找到新的職涯 目 標。 • 停 止 對抗，接受 AI，將各式 工 具納入你的 工 具箱中。 • 「我還不錯，加上 AI 可能更棒！」「know-how + AI = WIN」 • 停 止 固守書本知識，因為「噴射」寫程式法，所有的 方 法論都會被 革 新。 • 提升 50% 的效率可以是省 50% 成本，也可以是賺 200% 的錢， 端看你怎麼轉化效率，回歸到如何使 用 技能去為客 戶 創造價值。 • QA!