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01/15 17:14

2026 開發者的身價保衛戰：在 Vibe Coding 浪潮中，拿回你的「定義權」
最近與許多技術團隊負責人和企業主聊天，大家不約而同提到一個現象：「開發軟體的門檻好像消失了，但系統崩潰的風險卻變高了。」
隨著前特斯拉 AI 主管 Andrej Karpathy 提出的 Vibe Coding（氛圍編程） 成為主流，我看到很多非技術背景的朋友，靠著與 AI 聊天就能生出亮眼的 App 介面；我也看到許多工程師開發速度提升了數倍，卻在「上線後」陷入了前所未有的技術債深淵。
當 Vibe Coding 已經普及，隨之而來的卻是嚴重的「開發斷層」。當開發者只靠氛圍、不靠邏輯時，系統將變得混亂無序。身為技術顧問，我想分享一個關於 2026 年開發範式的核心觀察：
「當程式碼變得廉價，你的『定義權』就是你的身價。」
＿＿
為什麼「感覺（Vibe）」很好，系統卻會崩塌？
AI 可以根據你的「氛圍」快速產出代碼，但它無法替你思考複雜的商業邏輯，更無法預見潛在的安全威脅。如果缺乏結構與驗證，Vibe 出來的結果往往是：
* 需求斷層： AI 寫出的功能外表亮眼，卻與實際業務場景完全脫節。
* 安全性漏洞： AI 為了追求功能實現，常產出帶有 SQL Injection、跨站腳本 (XSS) 或缺乏權限驗證的程式碼。這些隱蔽的資安破口，在上線後將成為駭客進出的後門。
* 邏輯黑盒： 沒有人敢改 AI 寫的 Code，因為沒人知道邏輯邊界在哪。
* 擴充災難： 隨意生成的代碼導致耦合度爆炸，系統最終難逃「砍掉重練」的命運。
要駕馭這場技術海嘯，我們需要一套更人性化、也更嚴謹的**「數位防禦思維」**。
＿＿
從 User Story 出發：找回軟體的「靈魂」
很多失敗的 AI 專案，問題都出在指令（Prompt）太過破碎。在 AI 時代，我們必須回歸本質，從 User Story (使用者故事) 開始：
「身為 [角色]，我想要 [功能]，以便於 [獲得價值]。」
這不只是文件，這是你與 AI 溝通的底層邏輯。如果你無法清晰定義需求與價值，AI 給你的只會是一堆華麗卻無用的廢碼。
＿＿
建立 AI 時代的「鐵三角」品質防線
為了確保 AI 產出的結果不只是「看起來會動」，開發團隊必須導入以下框架，構築穩固的防線：
1. BDD (行為驅動開發)：將需求變成「活的規格」
AI 容易產生幻覺，我們不能只給任務，要給「場景」。透過 BDD 的 Given/When/Then 格式描述行為，讓 AI 清楚知道「什麼樣的結果才算成功」，將開發轉變為**「目標導向工程」**。
2. TDD (測試驅動開發)：建立不可穿透的「品質護欄」
在叫 AI 實作功能前，先叫它寫測試單元。TDD 是對付 AI 不確定性最強大的武器。透過先行的測試案例（Test Cases），強迫 AI 產出的程式碼必須通過斷言（Assertion），杜絕技術債。
3. DDD (領域驅動設計)：建立邏輯的「護城河」
AI 懂語法但不懂你的生意。我們需要 DDD 定義 Bounded Context (邊界上下文)，建立一套**「通用語言」**。這能確保複雜系統在規模化擴張時，邏輯依然清晰且不崩壞。
4. SDD (規格驅動開發)：構築穩定「鋼骨」
在 ASP.NET Core 框架下，我們利用強型別與依賴注入 (DI)，將上述行為轉化為不可違背的 Interface (介面)。這份「規格」就是 AI 必須遵守的施工圖，確保系統具備企業級的穩定度。
＿＿
從「開發者」到「架構師」：定義未來的規則
2026 年，開發者的角色正經歷劇烈重塑。我們不再需要更多「只會寫 Code 的工程師」，而是需要更多**「具備領域洞察力、能編寫高品質規格、並能驗證 AI 品質的架構師」**。
＿＿
這也是我在 X School 規劃 【Vibe Coding AI 工程師養成班】 的初衷。我們不走傳統的語法教學，而是教你：
* 從 User Story 挖掘核心商業價值。
* 透過 DDD 建立健壯的系統模型。
* 利用 SDD、BDD 與 TDD 建立 AI 無法穿透的品質護欄。
* 在 ASP.NET Core 的架構下，實現真正的**「精準開發」**。
這是一場關於「主導權」的訓練。在 AI 淹沒平庸之前，先讓自己成為規則的制定者。
如果你感覺目前的 AI 開發流程讓你焦慮，或許缺的不是更強的模型，而是一套能駕馭 AI 的開發方法論。
【Vibe Coding 全端架構師養成：ASP.NET Core × AI LLM 企業級實戰】 現在就加入，成為定義規則的人。
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英文測驗首選

01/15 11:55

[日常英語] 帥章魚銅像
美國當代網路藝術家Sunday Nobody，製作了一尊結合卡通《海綿寶寶》中「帥氣章魚哥」（Handsome Squidward），以及古希臘經典雕像《擲鐵餅者》身形樣貌的青銅雕像，將它沉入希臘附近的愛琴海，目的只為了「迷惑未來的考古學家」。
根據外媒報導，Sunday Nobody刻意選用青銅材質，確保雕像能長時間保存；在沉放前也與大學教授討論，確認材質不會對海洋環境造成污染或傷害。最後安置在足夠深的海洋中，整個計劃經過了縝密的評估與規劃。
他表示，這是一場「思想實驗」：如果未來有人從海底打撈出這尊看似古典、卻長著帥氣章魚哥臉孔的雕像，會如何解讀我們這個時代的文化？
▍archaeology (n.) 考古學
▍sink (v.) 沉沒、陷入
▍prank (n.) 惡作劇、玩笑
▍mess with sb. 打擾某人、招惹
圖源：網路
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X編

01/09 18:23

別讓 Vibe coding產生的程式碼，成為你系統中的定時炸彈！
Vibe coding讓每個人都能做MVP，也加快了系統開發的速度，但你的系統變穩了嗎？
許多人依賴 AI 產出大量程式碼，卻在進入企業專案後引發災難：
* 技術債爆炸： 缺乏 Clean Architecture 分層，AI 產出的程式碼散落在各處，改不動也測不了。
* 資安門戶大開： AI 不懂 OWASP Top 10，直接套用範例導致 SQL Injection 或 JWT 實作錯誤。
* 併發即當機： 缺乏對 Transaction Scope 與並行控制（鎖機制）的理解，資料一多就噴錯。
🚀 Vibe Coding 全端架構師養成班：教你如何「主導」AI，而非被 AI 誤導。
我們不只教如何用 Vibe Coding做出玩具專案，
我們教的是**「能真正落地的企業級應用系統」**：
🛡️ 安全防禦： 實作 2FA、RBAC 授權與 CVE 掃描，守住企業底線。
🏗️ 結構嚴謹： 從 Act I 的 Clean Architecture 到 Act II 的 DDD 概念 Service Layer。
📈 壓力測試： 使用 JMeter/k6 驗證高併發場景，確保系統不是紙糊的。
這不是一門Vibe Coding課，這是一場關於「系統穩定與安全性」的修煉。
🔗 拒絕技術債，成為真正能扛專案的架構師：
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2024/07/16

Excel 函數 COUNT、COUNTA、COUNTIF 差在哪？用法、語法、範例一次看懂！
你是不是經常搞混 Excel 的 COUNT、COUNTA 和 COUNTIF 函數？其實這三個都是非常實用的「計數函數代碼」，只要弄懂它們的差異與使用情境，就能大幅提升資料整理的效率！
本篇文章將用白話文帶你掌握這三個 Excel 函數的差別與範例應用，幫助你快速上手！(2025/3/25更新)
【COUNT 函數｜用來計算「數字」個數】
✔ 函數說明：
COUNT 只會計算範圍中「包含數字」的儲存格，不含文字或空白。
✔ 適用情境：
需要統計分數、數量、金額等純數字資料時使用。
📌 例如統計幾位學生參加考試、有多少筆銷售記錄等。
✔ 範例說明：
範圍 A1~A10 包含：(""代表空格)
85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88
👉 使用公式 =COUNT(A1:A10) 結果是 7（共7個數字儲存格）
【COUNTA 函數｜用來計算「非空白」儲存格】
✔ 函數說明：
COUNTA 計算所有非空白的儲存格，包括文字、數字、錯誤值。
✔ 適用情境：
當你要統計填寫率或問卷回覆情況，COUNTA 就非常好用。
✔ 範例說明：
同樣範圍 A1~A10：
85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88
👉 使用公式 =COUNTA(A1:A10) 結果是 8（因為有 8 格有內容）
【COUNTIF 函數｜根據條件「有彈性地」計數】
✔ 函數說明：
COUNTIF 根據你設定的條件來計算儲存格數量，支援數字、文字、邏輯比較。
✔ 適用情境：
統計「大於某數」、「符合某文字」等條件時特別好用。
✔ 範例一：計算大於 80 的分數數量
同樣範圍 A1~A10：
85, 90, "", 75, "ABC", 80, 95, 78, "", 88
公式：=COUNTIF(A1:A10, ">80") 👉 結果為 5，因為範圍內有 5 個數字大於 80。
✔ 範例二：找出指定文字 "ABC" 出現幾次
公式：=COUNTIF(A1:A10, "ABC") 👉 結果為 1，因為 "ABC" 出現了一次。
✔ 範例三：統計小於 80 的數字個數
公式：=COUNTIF(A1:A10, "<80") 👉 結果為 2，因為有 2 個數字小於 80。
📌 補充小提醒：
COUNT、COUNTA 和 COUNTIF 是 Excel 初學者必學的 3 大函數之一，搭配 IF、SUM、AVERAGE 等常用函數一起學習效果更好！
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2024/11/18

瀑布式專案管理與敏捷開發，兩種主流專案管理方法比較與介紹
瀑布式專案管理與敏捷開發是兩種專案管理方法，各自適合不同專案需求。瀑布式是一種線性且固定流程的方式，強調文件完整性與階段性的執行，適用於需求穩定的大型專案；而敏捷開發則採取迭代與漸進式方法，強調靈活性、快速交付與持續改進，適合需求多變或快速市場反應的專案。選擇合適方法需視專案特性與目標而定，以達最佳成效。
瀑布式專案管理與敏捷開發是兩種常見的專案管理方法，各自適合不同類型的專案需求。以下是這兩者的簡介及主要差異：
▎ 瀑布式專案管理 (Waterfall Project Management)】
【介紹】
瀑布式是一種線性且順序分明的專案管理方法，每個階段完成後才能進入下一階段，前一階段的結果會成為下一階段的輸入。
【主要特點】
1. 固定流程：明確的需求分析、設計、開發、測試、部署、維護等階段。
2. 文件驅動：大量文檔記錄，包括需求規範、設計文檔、測試計劃等。
3. 不可逆：完成某階段後，難以回頭修改，除非進行全面重新規劃。
4. 時間和成本預估準確：適合需求穩定、不易改變的專案。
【適用場合】
- 預期需求不會改變的大型專案（如基礎建設、政府合約）。
- 時間表和預算非常固定的項目。
▎敏捷開發 (Agile Development)
【介紹】
敏捷是一種迭代式和漸進式的專案開發方法，強調靈活性、團隊協作和快速交付高價值成果。
【主要特點】
1. 迭代開發：將專案分成數個短週期（通常2-4週），稱為「衝刺 (Sprint)」。
2. 適應性高：能快速應對需求變更或優先級調整。
3. 輕量級文件：重點放在可運行的產品而非詳細文檔。
4. 頻繁交付：每次迭代交付一個可用版本，逐步完善產品。
5. 持續溝通：重視與客戶和團隊的溝通，通常會有每日站會。
【適用場合】
- 快速變化的市場或需求不確定的專案（如軟體產品）。
- 需要快速交付和用戶反饋迭代的項目。
【選擇方法的建議】
- 如果你的專案需求穩定、規模大且對成本與時間敏感，可以選擇瀑布式方法。
- 如果專案處於不確定性較高或需要快速交付並依據反饋調整時，建議選擇敏捷開發。
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