AI 時代軟體工程師的持續升級

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. AI 時代軟體 工 程師的持續升級 Mosky ～到了 AI 世界就拿出真本事～
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 • Facebook | LinkedIn • #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 大 腦就太好　 　了。」 前 工 程主管・架構師
7. 職業 AI 影響評估表 1. 我的 工 作主要是處理重複性、固定程序的任務。 2. 我的 工 作任務可以清楚地被規範化或形式化。 3. 我的 工 作不需要 大 量的創造 力 或藝術性表達。 4. 我的 工 作任務可以直接 用 數據或公式解決， 而 不需要 人 類判斷。 5. 我的 工 作很少需要與他 人 進 行 深度的 人 際互動。 6. 我的 工 作不需要 高 EQ 或同理 心 。 7. 我的 工 作不涉及精細的 手工 技術或體 力 活動。 8. 我的 工 作環境變化不 大 ，且不需要處理突發情況。 9. 我的 工 作不受到嚴格的法律或倫理規範限制。 10. 我的 工 作成果不會直接影響 人身 安全且 不需背負重 大 責任。 • 每題 一 分，分數表 示 著： • 0~3 分：低風險，您的職業 目 前不容易被 AI 取 代，建議持續專注於提升專業技能。 • 4~6 分：中風險，您的職業可能部分任務會被 AI 取代，建議學習更多創新或 人 際互動相關技能。 • 7~10 分： 高 風險，您的職業 高 度依賴例 行 性或可 形式化的 工 作，建議探索新技能，尋找更不易被取 代的職業。
8. 職業 AI 影響評估表 1. 我的 工 作主要是處理重複性、固定程序的任務。 2. 我的 工 作任務可以清楚地被規範化或形式化。 3. 我的 工 作不需要 大 量的創造 力 或藝術性表達。 4. 我的 工 作任務可以直接 用 數據或公式解決， 而 不需要 人 類判斷。 5. 我的 工 作很少需要與他 人 進 行 深度的 人 際互動。 6. 我的 工 作不需要 高 EQ 或同理 心 。 7. 我的 工 作不涉及精細的 手工 技術或體 力 活動。 8. 我的 工 作環境變化不 大 ，且不需要處理突發情況。 9. 我的 工 作不受到嚴格的法律或倫理規範限制。 10. 我的 工 作成果不會直接影響 人身 安全且 不需背負重 大 責任。 • 每題 一 分，分數表 示 著： • 0~3 分：低風險，您的職業 目 前不容易被 AI 取 代，建議持續專注於提升專業技能。 • 4~6 分：中風險，您的職業可能部分任務會被 AI 取代，建議學習更多創新或 人 際互動相關技能。 • 7~10 分： 高 風險，您的職業 高 度依賴例 行 性或可 形式化的 工 作，建議探索新技能，尋找更不易被取 代的職業。 初階電商軟體 工 程師，共計 5 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 e.g., EC, K8s 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 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. 「AI 是 小 房間裡的天才。」但真實世界遠不 止 是 小 房間。
14. 1. 寫程式 2. 人 際互動 3. 適應 力 4. 領域技術 力 e.g., EC, K8s 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 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
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。 • P.S.「是 AI 寫的信／程式。」主管 面 對下屬這樣的回答，已經在醞釀不滿了。
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 e.g., EC, K8s 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 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 • 還是會寫錯。 • 程式碼組織過於隨性。 • 需要更有 目 的性的重構。 • 情境考量不夠全 面 。 • 需要補 足 測試案例、錯誤處理。 • 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？ • 像英 文 的程式碼 • LLM 吃英 文 長 大 的，程式越像英 文 ，LLM 運作得越好。 • 善 用 程式語 言 特性給予 AI 提 示 • 例如 dataclasses、type hints、keyword arguments 等等。 • 用 函數與額外檔案隱藏細節（aka「抽 lib」） • LLM 一 次讀越少東 西 運作越好， 一 次給的程式 行 數越少，LLM 越能幫忙。
20. 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『有限狀態機與 RxJS』， 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。」
21. 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 e.g., EC, K8s 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 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
22. 工 程師職位正在減少？
23. 賺錢的股票 vs. 賠錢的股票？
24. 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 e.g., EC, K8s 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 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 $$
25. Skip-Level Thinking：老闆的老闆在想什麼？ • 最好的技術能帶來收入？最好的產品能帶來收入？ • 寧可先過度溝通： • 不要只做例 行 報告，溝通老闆的老闆會想知道的事。 • 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？ • 故事化溝通： • 「這樣的 工 作需要兩位員 工 花 一 週時間，現在只需要 一 個按鈕，稍等 一 下下，就完成了！」 • 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。」 • 「能為客 戶 帶來 十 倍於價格的價值的產品能帶來收入。」 • 「要知道如何晉升，與主管談，不如與主管的主管談。」
26. 職業 AI 影響評估表 1. 我的 工 作主要是處理重複性、固定程序的任務。 2. 我的 工 作任務可以清楚地被規範化或形式化。 3. 我的 工 作不需要 大 量的創造 力 或藝術性表達。 4. 我的 工 作任務可以直接 用 數據或公式解決， 而 不需要 人 類判斷。 5. 我的 工 作很少需要與他 人 進 行 深度的 人 際互動。 6. 我的 工 作不需要 高 EQ 或同理 心 。 7. 我的 工 作不涉及精細的 手工 技術或體 力 活動。 8. 我的 工 作環境變化不 大 ，且不需要處理突發情況。 9. 我的 工 作不受到嚴格的法律或倫理規範限制。 10. 我的 工 作成果不會直接影響 人身 安全且 不需背負重 大 責任。 • 每題 一 分，分數表 示 著： • 0~3 分：低風險，您的職業 目 前不容易被 AI 取 代，建議持續專注於提升專業技能。 • 4~6 分：中風險，您的職業可能部分任務會被 AI 取代，建議學習更多創新或 人 際互動相關技能。 • 7~10 分： 高 風險，您的職業 高 度依賴例 行 性或可 形式化的 工 作，建議探索新技能，尋找更不易被取 代的職業。 進化後的電商軟體 工 程師，總計 2 分。
27. 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 具集中。 • 「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!