AI工程師與企業開發必修！FastAPI後端精通：全面入門與進階實戰指南
104學習
AJAX
AJAX 是一種網頁技術，能讓網頁在不重新載入整頁的情況下，與伺服器交換資料並更新內容。這讓使用者體驗更流暢快速，像是即時搜尋建議、動態表單驗證等功能都靠它實現。對前端工程師來說，熟練這項技術能提升網頁互動性與效能，增加開發效率，也讓產品更符合現代使用者期待。掌握這項技能在網頁開發及相關職位上非常受歡迎。
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這項技能主要指能夠運用IBM相關工具和平台來處理XML格式的資料。XML是一種結構化數據標準，廣泛用於系統間資料交換與整合。在企業應用中，熟悉這項技能代表你能有效解析、編輯及轉換XML文件，並利用IBM的軟體如WebSphere或InfoSphere來進行資料傳輸、整合及自動化流程。具備這能力，有助於提升跨系統溝通效率，強化資料管理及系統整合的能力，對於從事企業資訊系統、軟體開發或資料工程等職務非常實用。
IBM
程式設計與軟體開發知識
網際網路是目前資訊領域最常碰到的學科，這領域包括：網路入門、通訊網路實務、全球資訊網、電子郵件與即時通訊、網誌/微網誌/Vlog－Facebook與Google+、網路資源活用、FTP檔案傳輸與P2P下載、Google搜尋祕技、網路安全的認識與防範、資訊倫理與網路著作權。
TIPCI臺灣國際專業認證學會
動態網頁程式設計 PHP5
動態網頁程式設計 PHP5證照驗證持有者具備使用PHP5語言進行網頁開發的專業能力，涵蓋資料庫連接、表單處理、會話管理及物件導向程式設計等技術，適合從事網站後端開發及系統整合工作，提升求職競爭力並符合企業對動態網頁設計人才的需求。
財團法人中華民國電腦技能基金會
網際網路實務與應用
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TIPCI臺灣國際專業認證學會
Master CIW Enterprise Developer
CIW(Certified Internet Webmaster) 認證是目前唯一針對互聯網專業人員的國際權威認證。CIW培訓著重於技術水平的提高和商業實踐的具體運用，使企業在網絡商業環境中提高市場競爭能力。
Master CIW Enterprise Developer 為精通建置多層式資料庫 (n-tier database) 與網路應用程式的Java, Java APIs, Java Database Connecitivity (JDBC) 解決方案、中介開發軟體工具 (middle tools)、分散式物件模組 (distributed object models)，如CORBA/ORB 和 IIOP的舊有專屬系統之連接 (legacy connectivity) 等解決方案的專業能力認證。CIW是一種基於互聯網專業技能的培訓認證，適合設計、開發、管理、安全防護、技術支持互聯網及企業網相關業務的人士。
Prosoft Learning Corp.
OCP Java Dev.
Oracle Java Developer (Java 語言開發人員) 是針對擁有Java開發技術的人員提供。以Java程式語言為開發工具，從事設計、製作與維護網際網路應用軟體，以及建立具動態特性的網頁。OCP Java Dev.證照，目前已停止發放。
Oracle
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告別制式勞動，迎向 AI 時代人才的變革與重構
從 AI、大數據到雲端運算，智慧科技持續重塑企業運作模式，也同步改變科技人才的能力結構與職涯路徑。當技術不再只是工具，而是開始參與決策、流程與協作機制的設計時，企業對人才的期待，也隨之快速被改寫。隨著生成式 AI 進入科技研發現場，產業競爭的焦點，逐漸從單純的效能與技術規格面，轉向研發流程、協作效率與人才結構的重新配置。
文／104人力銀行
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本文導覽：
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
無論是深耕資安領域的趨勢科技、由單點工具轉向 AI 驅動工作流程的KDAN 凱鈿、將服務版圖延伸至「新商務」場景的騰雲科技，亦或是持續推動流程優化的技嘉科技，皆不約而同指出：AI 並不是單一技術的導入，而是從根本上，重新定義工程師的工作方式與企業的選才邏輯。
先定義後拆解，掌握工具且能同時進化的優勢
趨勢科技指出，在資安產業中，AI 的導入不僅提升效率，更放大了攻防的速度與規模。企業真正需要的，已非能單純完成任務的工程師，而是要能理解問題、拆解問題，並知道如何運用 AI 讓產品與防禦能力持續進化的人才。「企業現在看的人才，不再是會不會寫 code，而是能不能用 AI 定義問題、拆解問題，並把它真正放進工作流程裡。」
這樣的轉變，使「會寫程式」逐步從門檻條件，轉變為一種基本能力。
KDAN 凱鈿則觀察到，企業選才的標準明顯被翻轉。過去對工程師的面試，多半以程式語言的熟悉度為主，然而當 AI 加入成為日常工具，真正拉開差距的，反而是思考邏輯和問題拆解的能力。「以前我們面試工程師，程式語言熟悉度大概佔六、七成，思考能力佔三、四成；現在幾乎倒過來。」甚至可以說，判斷能力及邏輯架構，已遠勝單一技術的掌握。能力結構之外，AI 也在重新設計工作流程本身。
AI 不是取代能力，而是重新設計組織的槓桿
面對 AI 帶來的轉型壓力，騰雲科技則是認為，企業需要的人才，除了熟悉新工具，得要能解構既有的流程與模式，並予以重新加以設計。「頂尖的人才必須完備能解構問題的智慧，將經年累月結痂的既有工作流程無情拆解，再結合新工具進行徹底重構，以此創造出破局的商業價值。」在如此框架之下，AI 並非取代既有能力，反倒成為推動組織再造的重要槓桿。
相較之下，在硬體與韌體研發領域，AI 帶來的影響則呈現不同面貌。
AI 的導入並非突然出現，而是建立在長期流程自動化與知識共享文化的基礎之上。技嘉科技表示，當標準化與重複性的工作逐步由工具接手，企業在選才的課題上，反而更回到人才的本質。「AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。」
也因此，雖分處不同產業與戰略位置的四家企業，卻給出近乎一致的答案——AI 確實已改變你我的工作流程與內容，也對工程師的角色重新定位，然而企業真正關注的，不是誰會被取代，而是誰能定義出與 AI 協作的新方式。
AI 改變的不只是工具，而是人才競爭的基準
當 AI 已能協助完成大量數據的整理、流程文件撰寫及程式生成，甚至是輔佐當下決策的研判時，隨之浮現的是一個跨越產業和領域的深層叩問——AI 會不會取代人類？
觀察四家受訪的企業，答案竟出乎意料地一致：AI 並不會讓「人」變得不重要，而是讓人才的價值重新排序。但首先被改變的是，企業對工程師角色的認知與理解。當標準化、重複性的工作逐步由工具接手，真正拉開差距的，不是技術的熟練度，而是能否理解問題、拆解流程，並持續與新工具共同進化的能力。
正如受訪者所指出：「不是 AI 會取代人，而是會用 AI 的人，會取代不會用 AI 的人。」對企業而言，這意味著選才邏輯正在改變；對求職者而言，也代表未來職場的競爭力，將來自於跨領域理解問題的能力，以及在變動之中持續重塑自身角色的位置。
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工研院親揭 「全球電信產業」面臨的4大關鍵趨勢
2025-03-14報導 經濟日報記者吳康瑋 由聯合新聞網授權轉載
全球行動通訊大會（MWC）作為移動通訊產業的風向球，今年吸引超過10.9萬人參與。為協助臺灣業者掌握國際趨勢並拓展商機，工研院14日舉辦「MWC 2025 展會直擊：AI 驅動未來通訊與智慧應用研討會」，聚焦 MWC 2025的關鍵議題—「開放」（Open）與「AI人工智慧」對電信產業未來發展的深遠影響。工研院指出，5G-Advanced （5G-A）階段的「5G+AI」將推動商用部署、加速產業轉型。未來，電信業者與設備商將透過開放技術與 AI，優化網路管理、提升用戶體驗，並推動智慧交通、無人技術、沉浸式購物等創新應用，為通訊產業帶來新商機。
工研院副總暨產業科技國際策略發展所長林昭憲表示，MWC 2025展會凸顯電信產業正加速邁向開放架構與AI創新應用。從5G-A發展到地空整合通訊技術，各大企業積極運用AI提升網路管理效率、優化應用場景，並推動電信服務的市場化。臺灣在全球硬體供應鏈中占據關鍵地位，然而，面對 AI 技術的快速演進，產業需加速推動AI創新體驗多元化，強化市場應用，提升AI在消費市場與企業端的滲透率。
隨著AI進入各行各業，臺灣應鼓勵產業跨界合作，將AI深入智慧製造、醫療、零售、車聯網等領域，打造高附加價值的解決方案。此外，在全球電信與科技業加速邁向AI驅動的數位轉型之際，臺灣可憑藉供應鏈整合優勢，加強與國際夥伴的技術合作，從硬體製造擴展至AI 軟體與應用服務，確保在全球市場中持續保持競爭優勢。工研院指出，今年展會聚焦四大關鍵趨勢：Open RAN與Open Gateway發展、AI驅動電信數位轉型、5G-A的應用創新與貨幣化，以及地空整合通訊技術演進。
關鍵趨勢一：透過「開放」實現全球互聯，重塑通訊產業生態
MWC 2025強調Open對電信產業未來發展的重要性，推動5G商用部署與變現。在Open概念下，Open RAN與Open Gateway是兩大核心技術。Open RAN方面，O-RAN聯盟持續推動RAN轉型，朝向開放、智慧化、虛擬化發展，確保互通性。目前已有29個準商用及商用案例、57個測試案例，並簽署17件合作備忘錄。O-RAN聯盟與3GPP合作，將開放架構標準與5G、6G融合，奠定AI應用基礎並提升安全性。未來將透過RIC技術優化網路管理，提升開放前傳網路性能，並應對AI安全需求。
Open Gateway方面，為開發者提供標準化的網路瀏覽權限，打破營運商之間的技術壁壘，加速創新應用落地，全球移動通信系統協會（Groupe Speciale Mobile Association, GSMA）在2023年發起的Open Gateway計畫已獲80%全球電信商參與，市場規模將達到3,000億美元。本次展會中，電信商Vodafone、Orange等展示Open APIs發展，NOKIA與Telefonica合作推出無人機管理API，Ericsson擴展生態系至13家國際電信商。未來將聚焦5G-A與AI結合，拓展垂直應用與新商機。
關鍵趨勢二：電信業借力「AI」從傳統產業轉型科技產業
「5G+AI」正成為從前端電信業者到後端電信設備商的核心成長動力，本次展會展現AI在垂直領域及行動通訊產業的應用潛力。除車聯網、運動賽事轉播、無人機等這類型強調低延遲性能的應用外，電信商也展出數位仿生、數位雙生、語言生成、水質分析及機器人等AI解決方案，並廣泛應用於智慧網路管理。AI技術主要透過智慧控制器（RIC）呈現，亦或是功能型的系統如節省基站能耗、調節網路流量、調整天線訊號發射方向等用途。從此次展出的AI應用與網路智慧管理成果可見，電信商正積極增強技術能力，利用AI創造額外收入，並加速向科技公司（Telco To Techco）轉型。
關鍵趨勢三：邁入5G-A時代，AI融合與電信服務貨幣化成重點
電信業與設備商積極合作，展示創新服務與商業應用。在消費場景方面，無人化技術成為未來商店經營的重要輔助，如藉由機器手臂補貨、自駕車、無人商店等；沉浸式購物體驗則採用了人形機器人、AI虛擬角色互動與導購，貨架則搭載感應辨識技術，能自動播放影音廣告或產品介紹，提升購物體驗。
近年來，電信營運商聚焦於娛樂與競賽領域，透過AI技術與數位轉播提升體驗，如國際賽事與演唱會的即時訊息強化、同步翻譯，並利用AI優化攝影機影像品質與視角，為觀眾提供更沉浸的觀賽體驗。治安維護、防災與救災也為電信營運商創造來自政府端穩定收益，電信營運商透過4G/5G、衛星通訊、無人機基地台等多元網路整合，支援治安維護、防災救災，確保大型活動通訊穩定，並應對災後復原需求。
此外，車聯網解決方案成為發展重點，車聯網與智慧交通擴展至無人機與電動垂直起降載具（eVTOL），打造立體交通環境，依賴路側感知與數據共享，並運用數位孿生技術預測城市交通，降低車禍、緩解壅塞、優化人流疏散，提升整體交通管理效率。
關鍵趨勢四：地空整合全覆蓋通訊具共識，次世代通訊技術摸索中前行
本次展會有超過20家廠商展示衛星相關的通訊服務、終端設備、立方衛星。相位陣列平板天線（Phased Array Flat Panel Antennas）為衛星接收主流，適用於窄頻IoT與低軌衛星寬頻。傳統衛星業者則探索多軌道整合，拓展航空、海運、採礦等應用。3GPP NTN發展成為衛星通訊的關鍵，預計Release 19標準確認後，業界將依3GPP NR NTN規範推進。歐盟衛星群計畫（IRIS²）將採多軌道300顆衛星組成通訊系統，Hispasat與SES等公司已展示相關技術。
展望6G通訊世代，地空整合與全覆蓋通訊成為趨勢。同時，通訊感知融合技術（Integrated Sensing and Communication, ISAC）應用於智慧居家照護逐漸受到重視，透過Wi-Fi監測老人、小孩與寵物動態。可重構智慧表面（Reconfigurable Intelligent surface, RIS）則用於解決通訊盲區，並已有商用產品亮相。
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OpenAI的GPT-5和GPT-4差異在哪？有感變快、1圖看ChatGPT新舊5大比較
2025-08-08 聯合新聞網綜合報導 由聯合新聞網授權轉載
OpenAI最新發布的GPT-5即刻開放使用，且AI產生的幻覺更少，聯合新聞網《科技玩家》實測使用ChatGPT 時，明顯感覺GPT-5的對話和生圖速度都變得相當快，也難怪執行長奧特曼（Sam Altman）提到「GPT-5如同讓人感覺在跟各領域的專家對話，且是一位博士級的專家。」至於GPT-5和GPT-4 到底有什麼不同？直接讓ChatGPT的AI聊天機器人「自己分析自己」進行比較 。
或許有人不了解GPT-5和GPT-4不同之處在哪裡，OpenAI的人工聊天機器人ChatGPT提到，新推出的GPT-5和GPT-4其實是同一家族的成員，但「腦袋」架構和訓練方式有些升級，因此會有數項明顯差別：
1.速度與即時反應
GPT-5在處理問題時的反應速度更快，尤其是在長篇對話或多輪互動中，比 GPT-4 更容易保持流暢、不斷線，且整理大量資料或長文件時，GPT-5能更快給出結構化的結果。
2.對話記憶與延續性
GPT-5對上下文的掌握度提升，能更「記住」前面說過的細節並延續語境，減少中途「失憶」的情況，因此在長時間協助用戶翻譯、寫新聞或分析比賽時會特別明顯。
3.理解與生成的細膩度
GPT-5在處理中英混合等多語言，或是體育、財經等專業內容時的精準度更高，生成內容更貼近用戶的需求格式，整體下來比GPT-4更容易抓到用戶偏好的寫作風格與細節要求。
4.工具與即時搜尋能力
GPT-5可以直接用網路搜尋找尋最新資料，而GPT-4本身沒這功能（除非在特定版本或模式下開啟），像是要最新的最新體育新聞時，GPT-5就能即時處理查詢。
5.個性化互動
GPT-5因有記憶功能，可以記住用戶偏好，像是翻譯格式、寫作語氣、專注的運動項目等，所以長期對話會越來越符合用戶想要的風格；而GPT-4沒有長期記憶時，每次對話都要重新建立背景。
簡單來說，若用一句話比喻GPT-4和GPT-5，GPT-4是聰明的「客座顧問」，而GPT-5更像是「專屬助理」，會愈聊愈懂用戶心思，反應速度也快得多。
ChatGPT－GPT-5 vs GPT-4功能差在哪？
ChatGPT的GPT-5 vs GPT-4 功能差異比較：
面向GPT-5GPT-4回應速度處理速度快，長篇內容生成流暢，幾乎沒有延遲較慢，特別是長篇輸出時需要等待上下文記憶支援長期記憶，能記住你的偏好並持續應用無長期記憶，每次需重新建立背景多語言與專業內容中英混合翻譯精準，能依要求格式化翻譯正確率高，但需多次提醒格式最新資訊取得可用 Web 搜尋即時獲取最新消息無法直接取得最新資訊內容結構化能力能快速生成表格、摘要、段落分明的專業新聞稿有結構化能力，但需額外指令才會分段個人化互動能根據過往對話調整語氣與細節深度每次互動需重新設定語氣與細節偏好穩定性與連貫性長對話不易中斷主題，細節延續性佳長對話可能忘記前文細節思考與推理能力推理鏈條更長，能維持多步邏輯正確率推理能力強，但多層邏輯偶爾失準適應特殊需求可針對你的編輯習慣，長期微調輸出風格缺乏持續適應能力，每次需重建指令框架
寫AI提示詞不該有的5個壞習慣！OpenAI最新指南建議「放手讓AI發揮」
你在使用AI輔助工具時，是否也有「提示詞愈寫愈長、規定愈寫愈細、需求詳盡、細節極多」的毛病呢？過去人們總認為「提供愈詳細完整的資訊、AI給出的資訊將會更精準」，但是在OpenAI最新發布的「GPT-5.6 提示詞撰寫指南」中卻建議使用者「適時對AI放手」，別要求AI給出死板、簡潔、制式的答案，才不會變相限制AI的發展。
文／支琬清 由經理人授權轉載
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1. 規則講3遍，效果不會更好2. 步驟寫死不留判斷空間，反而限制AI潛力3. 「保持簡潔」用過頭，AI的回答反而會漏掉重點4. 別要求AI所有步驟都要給你審核5. 換新模型就「打掉重練」，難以追蹤問題源頭別再對AI步步緊逼！適當放手反而效果更好
提示詞寫得愈長、規定愈細，AI的表現就一定愈好嗎？
OpenAI在最新發布的「GPT-5.6 提示詞撰寫指南」中給出否定的答案。根據OpenAI內部針對程式代理（coding-agent）的評測結果發現，只要勇敢捨棄提示詞中重複的指令與多餘的範例，不僅能讓評測分數提升10～15%，還能大幅減少41～66%的總Token數，連帶省下33～67%的成本。
這份新指南顛覆了許多人撰寫提示詞的舊習慣，指南中，強調GPT-5.6在接收指令時，與其規定每一個死板的步驟，不如清楚定義「最終的結果」、「重要的限制條件」以及「成功的標準」，並放手讓模型自行選擇最有效率的路徑。
指南特別提醒，這組數字會隨任務不同而有落差，只能當作方向參考，實際成效要在自己的任務上重新測試才算數。
1. 規則講3遍，效果不會更好
許多人深怕AI聽不懂，喜歡在提示詞裡反覆強調同一件事。指南建議，開發者應該從一份已經能用的提示詞開始，逐步拿掉「重複陳述的規則」、「不影響行為的範例」以及「模型早已能穩定做到的流程指令」。
真正該留下的是，使用者期望的最終結果、成功標準與停止條件，以及「安全、商業邏輯、證據與權限」等核心限制條件。指南特別警告，留下來的指令必須檢查是否有邏輯矛盾；因為GPT-5級別的模型會嚴格遵守提示詞，規則互相打架反而比細節不足更容易讓輸出結果大暴走。
2. 步驟寫死不留判斷空間，反而限制AI潛力
另一個生成式AI使用者常犯的老習慣，是把任務拆成死板的固定步驟。指南建議，與其規定每一個步驟怎麼走，不如直接描述「最終目的」，並清楚定義「好的結果長什麼樣子」。
此外，千萬別濫用「永遠（ALWAYS）」、「絕不（NEVER）」或「必須（must）」等絕對用語。這些強烈字眼應該保留給真正的鐵律，例如安全規則或必填欄位；至於「要不要搜尋」、「何時該使用工具」這類需要判斷的情境，應該改為提供「決策原則」，讓模型自行選擇最有效率的路徑。
3. 「保持簡潔」用過頭，AI的回答反而會漏掉重點
如果你習慣在提示詞最後補上一句「請保持簡潔」，在 GPT-5.6 上可能得重新評估了。由於 GPT-5.6 預設的回答風格就比前一代（GPT-5.5）更加精煉，繼續套用這類籠統指令，有時會讓回答變得太短、甚至漏掉重要資訊。
OpenAI 建議透過 API 參數（text.verbosity）來設定整體的詳細程度（低、中、高），再根據特定任務提出要求。與其盲目要求 AI 回答簡短，不如給模型一個明確的優先順序：「優先保留完成任務所必需的內容，再來才是移除低價值的細節。」
4. 別要求AI所有步驟都要給你審核
在處理多步驟任務時，頻繁要求模型「先問我」、「等我核准」會讓原本安全的動作也被迫中斷。
指南建議，開發者應該制定一份精簡的政策：清楚列出模型可以「自主進行」的安全本地動作，例如讀取檔案、查看紀錄、修改範圍內的程式碼、跑測試等，不需要反覆要求確認。
只有在涉及「外部動作」、「破壞性行為」、「高成本動作（如採購）」，或「任務範圍擴大」時，才需要設立邊界，要求模型停下來取得授權。
5. 換新模型就「打掉重練」，難以追蹤問題源頭
當應用程式準備升級至GPT-5.6時，最忌諱的就是一次把整套提示詞、推理設定和工具組全部重寫。
正確的升級SOP是，先單純更換模型並保留原有的推理設定，用既有的測試案例跑一輪；接著再逐步拿掉過時的鷹架指令與用不到的工具；每做一次微調，就重新測試一次，最後才針對退步的地方補上最小幅度的修正指令。
如果一次全部重寫，一旦輸出結果不如預期，根本無從判斷問題是出在模型本身、提示詞內容，還是工具組的改動。
別再對AI步步緊逼！適當放手反而效果更好
綜觀這份GPT-5.6提示詞指南，OpenAI其實是在傳遞一個核心訊息，是時候放下對AI的「微管理（Micromanagement）」了。過去，許多開發者習慣把提示詞當成鉅細靡遺的程式碼來寫，深怕漏掉任何一個執行步驟；但面對能力大幅躍升的新一代模型，最好的做法反而是「抓大放小」。
未來的提示詞撰寫，將更像是在帶領一個高度專業的團隊： 你只需要給予清晰的目標、定義「成功的標準」，並劃定不可逾越的安全與權限邊界，剩下的執行路徑就放心交給AI去探索與發揮。
當然，簡化提示詞並不代表要盲目刪減。OpenAI在指南中一再強調，所有的優化都必須建立在「持續測試」的基礎上。不論是更換模型還是調整推理設定，都應該遵循「一次只改動一個變數」的科學方法，透過真實的測試案例來驗證成效。透過精準微調，開發者才能真正釋放GPT-5.6的潛力，在提升任務表現的同時，也達成省下大量Token與運算成本的雙贏局面。
資料來源：OpenAI 開發者文件；本文初稿由 AI 協助整理，編輯：支琬清
（原文標題：別再把提示詞寫成小論文！OpenAI最新指南點名5個該戒掉的老習慣）
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前端工程師2025年必學技能清單：10大工具與技術指南，職場增能懶人包整理
前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面(HTML、CSS 、 JavaScrip...等)，包括基礎的網頁開發知識、前端框架、以及與團隊合作的工具等。本篇文章將深入探討前端工程師必備的 10 大核心技能與工具，幫助您在職涯中站穩腳步，開發出高效且吸引人的網站與應用。
1. HTML、CSS 和 JavaScript
HTML: 用於結構化網頁內容，是前端開發的基礎語言。
CSS: 負責設計和佈局，使網站具有視覺吸引力。
Java Script: 增加互動性，處理用戶事件和動態內容。
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2. 前端框架和庫
React.js: 一個用於構建用戶界面的 JavaScript 庫，能夠快速開發單頁應用（SPA）。
Vue.js: 一個漸進式框架，適合於小型到大型應用的開發。
Angular: 一個全面的前端框架，適合大型企業級應用。
Svelte: 新興的前端框架，以其高效的性能和簡化的開發體驗而受歡迎。
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3. 版本控制工具
Git: 版本控制系統，用於跟蹤代碼變更，方便團隊協作。
GitHub 或 GitLab: 托管代碼庫，協作開發和版本管理的主要平台
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4. 預處理與構建工具
Sass 或 Less: CSS 預處理器，能夠提高樣式表的可維護性和可重用性。
Webpack、Parcel 或 Vite: 模塊打包工具，用於優化資源加載、處理 JavaScript 模塊化等。
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5. 響應式設計與跨平台兼容
響應式網頁設計: 掌握使用 CSS 媒體查詢（Media Queries）以適應不同屏幕尺寸的布局技巧。
跨瀏覽器兼容性: 確保網站在不同的瀏覽器（如 Chrome、Firefox、Safari、Edge）上的一致性。
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工程師救星-用Bootstrap速成響應式網頁開發
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6. 調試與測試
Chrome DevTools: 瀏覽器內建的開發者工具，用於調試 JavaScript、分析網頁性能。
前端測試框架: 如 Jest、Mocha、Cypress，用於自動化測試和單元測試。
7. API 與 AJAX 技術
Fetch API 或 Axios: 用於與後端服務進行 HTTP 通信，拉取數據或發送數據。
RESTful API 與 GraphQL: 理解如何與 API 交互並消費 API 提供的數據。
8. 設計工具和基礎設計原則
Figma 或 Adobe XD: 瞭解設計工具以便與設計師協作。
UX/UI 基礎: 基本的用戶體驗和用戶界面設計原則，確保設計既美觀又實用。
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9. 性能優化
代碼分割與懶加載: 減少初次加載時間，提升網站性能。
圖片優化與資源壓縮: 優化圖片格式與大小，減少網頁加載時間。
10. SEO（搜索引擎優化）
理解基本的 SEO 概念，確保網站在搜索引擎中具有良好的可見度，包括結構化數據的應用和適當的標題標籤。
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具備以上這些技能，能幫助前端工程師在現代網頁開發中具備更強的競爭力與靈活性。
Vibe Coding時代催生新職缺！「程式清潔」在做什麼？
AI寫程式的「Vibe Coding」掀起熱潮，開發者得以快速生成程式碼，但也意外催生出新興職缺「程式清潔師」。一份調查顯示，95%的工程師仍需手動修復錯誤、額外調整AI生成的程式碼，確保專案安全與穩定。究竟Vibe Coding是革命還是混亂？而「程式清潔」這份新工作，又在做什麼？
文／田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
人們期待，未來大量寫程式工作可能都交由AI氛圍編碼（Vibe Coding）完成，但事實上，高達95%的工程師發現他們還是要手動修復程式碼。負責把混亂程式碼清理好的新角色，正在LinkedIn等求職平台大受歡迎。
氛圍編碼（Vibe Coding）正大行其道。
這個從今年初開始盛行的「自動化寫程式」概念，由電腦科學家卡帕西（Andrej Karpathy）提出。卡帕西表示，有了AI工具後，寫程式將「完全跟隨當下情境氛圍，擁抱指數級成長，甚至忘記程式碼的存在」。
市場研究和IT顧問公司Gartner預測，未來三年內，40%的企業新軟體將由AI機器人創建。
然而，內容平台fastly最近的一份調查顯示，95%的工程師表示，他們還是要花額外的時間來調整AI生成的程式碼。
工程師們發現，AI生成的程式碼存在許多問題，從產生幻覺，到刪除重要的資訊，甚至可能造成專案的安全風險。若不花時間修復，最終的成品可能會漏洞百出。
「使用氛圍編碼，就像請一名聰明的六歲孩子把咖啡壺帶到餐桌，為家人倒杯咖啡，」資深工程師羅芙（Carla Rover）說明，它們有可能做得到，但也極有可能失敗，「而且失敗了，他們很可能不告訴你。」
另一位資深工程師梅勒扎丹（Feridoon Malekzadeh）也將氛圍編碼形容成孩子，不過是「青少年」，「你得請它做15次才能做成一件事，」「最終，他們可能會做出來，外加一些你沒要求的事，並可能把很多東西弄壞。」
梅勒扎丹計算過，她大約花費50%的時間編寫需求，10%的時間進行氛圍編碼，再用40%的時間進行修復。
程式清潔工，愈來愈受歡迎
這一切使AI生成的程式碼，已經成為一個難題，也因此催生了一種新的工程師崗位，稱為「氛圍程式碼清理專家」（Vibe Coding Cleanup Specialist）。
在求職平台LinkedIn上，已經有愈來愈多相關關鍵字的職缺——代表清理、修復程式碼，正在成為一項獨立的工作。
通常，這類職缺更歡迎資深工程師，因為他們才有相應的能力從一團乍看可行的程式碼中找到問題。
資深解決方案架構師哈克（AS Md. Ferdousul Haque）統整，常見的錯誤有：語法錯誤、邏輯錯誤、幻覺資料庫或API（引用不存在的套件、方法或參數）、虛擬資料等狀況，有時候很考驗技術人員的細心與經驗。
哈克舉例，AI工具Gemini幫忙改了一份GitHub個人資料，整體效果不錯，卻在某個網址後面加了一個句號，使得圖片無法顯示。此時，就需要他這名人類手動介入。
科技公司Solution Architecture的工程師麥利（Viored Mirea）指出，雇用一名氛圍編碼清理師非常重要，尤其是AI寫出來的程式碼可能給企業帶來安全風險，「氛圍編碼可能會讓機密資訊外洩，或是對個人資料進行錯誤處理，」他強調，「始終應該有人類要對結果負責。」
然而，也有專家對市場出現這樣的現象感到唏噓。
雲端與通用人工智慧企業負責人愛彼哈納（Abhinav）認為，雇用這樣的「清潔工」簡直荒謬，「企業試圖讓每個人都會氛圍編碼，在專案上省錢，然後卻要花雙倍的錢再去找一個能把混亂局面整理好的人。」
Squad資深技術總監波古斯拉斯基（Oleg Boguslavsky）同意，企業要引進氛圍編碼，必須確保每個人都能掌握驗證、修復的技能，否則，花錢請這些額外的專家，在經濟上將比預期更低效。
（資料來源：TechCrunch, Gizmodo, LinkedIn）
（原文標題：Vibe Coding催生大量新職缺，「程式清潔工」在做什麼？）
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AI 時代的研發現場：回歸人才特質，技嘉如何重新定義工程師的工作方式
隨著 AI 技術快速發展，科技產業的競爭焦點也逐漸從單純的硬體效能與產品規格，轉向研發流程、協作效率與人才結構。AI 的導入不只是加入新工具，而是重新定義工程師的工作方式，整個工程生態正逐漸從「單一開發」走向「系統化管理」與「跨域協作」。
文／104人力銀行
本文導覽：
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
在技嘉科技（GIGABYTE Technology，以下簡稱技嘉）的研發現場，這樣的轉變其實已經持續了十多年。韌體開發二處處長吳宗達在技嘉任職超過十五年，主要負責主機板 BIOS 與韌體相關開發。他回顧，從早期 CI/CD 與開發自動化，到近年把 AI 工具與 AI Agent 帶進工作流程，真正改變的並不是單一技術，而是整體研發流程的思考方式。
從自動化到 AI 工具導入，研發現場的變革早就開始
吳宗達回憶，十多年前進技嘉時，研發團隊仍有大量重複且需仰賴人工處理的工作，流程也尚未建立完整的標準化機制，於是開始著手推動工作流程的優化，而 AI 的導入並非突然，而是建立在多年流程自動化與整合的基礎之上，AI 的加入更像是一把催化劑，正微妙地重塑工程師的日常。
過去很多時候，只要把功能完成即可；現在則更強調文件與知識整理。「以前可能只要把事情做完，現在會更重視為什麼這樣做，還有怎麼讓別人下次更容易接手。」
AI 真正改變的，是工程流程的邏輯
AI 對研發現場最大的影響，其實不是單一工具，而是整個開發邏輯的轉變。就吳宗達形容，過去的工程流程比較像是單一線性的任務鏈，僅需交付給特定負責的人即可。
隨著產品與系統越來越複雜，單靠記憶與口述交接已難以支撐整個研發體系，這些原本存放在人腦中的知識與個人經驗，必須被整理成文件、紀錄與規格，甚至要能轉化成可被系統使用的資料結構。
從口耳相傳的經驗，轉向數位化的 Open File，最終成為 AI 可讀取的 Open Data。然而從AI 的角度來看，真正的問題反而是餵給 AI 的「資料不夠多」。他指出，若企業內部沒有足夠的工作紀錄、文件資料，AI 也無法持續迭代學習。
也因此，就研發流程上逐步從「流程導向」（Process Oriented） 轉向 「API 導向」（API Oriented）的思維，將原本分散在不同開發人員或部門的工具與資料可以被串接，整體的工作流程也能橫向擴展。
他坦言，AI 目前主要還是輔助的角色，部分的規格整理、工作日誌彙整，皆可透過 AI Agent 協助完成，同時讓管理者能更容易掌握專案脈絡、進程。倘若涉及到績效評估、團隊溝通或情境判斷時，仍需要回到「人」來做最後的決策。
技嘉科技韌體開發二處處長吳宗達
AI 改變選才條件嗎？技嘉更看重的是：人格特質
AI 技術快速發展，也讓許多企業重新思考或定義徵才的條件；而在技嘉的研發團隊中，選才標準並沒有出現劇烈改變，反而是回歸初衷：人格特質。
人資夥伴補充，技嘉的研發職缺，第一關是由主管直接做篩選，長期以來他們最重視的特質，其實一直沒有變：好奇心、學習能力，以及解決問題的熱情。AI 工具的使用經驗當然加分，對多數 RD 職缺來說，並不是唯一的門檻，只要具備良好的基礎能力與學習意願，很多工具都可以進公司後再學習。
在吳宗達看來，AI 時代反而讓這些人格特質變得更重要。根據他的觀察，現在不少工程人才會透過 Side Project 或 GitHub 專案展示自己的能力，像是開發小工具、嘗試自動化流程，甚至研究區塊鏈或智能合約等題目。這些看似與職缺未必直接相關的經驗，往往能反映一個人是否真的對技術有興趣，也更容易被企業注意到。
「如果一個人平常就會自己做一些 Project，我通常會特別留意。」這也正呼應當前科技產業的招募趨勢，對許多年輕工程師而言，找工作不再只是離職後才開始準備，而是平時持續累積作品與成果，在市場上保持被看見的狀態。
AI 不會取代工程師，但會改變工程師的角色
當被問到 AI 是否會取代工程師時，吳宗達的答案很直接：「不會，但工作思維一定會變。」他認為，未來的工程師角色會更像是與 AI 協作的整合建構者，而不是單純執行任務的人。許多企業過去長期忽略的流程問題，包括知識沒有被記錄、流程缺乏標準化⋯⋯現在都必須重新整理並規格化。
因此，看似「工作變多」，但其實是那些是原本被忽略的流程工作，現在開始被系統化與文件化。隨著 AI 工具越來越成熟，工程師的價值也正在改變：不再只是完成某個任務，而是能理解整體工作流程、整理知識，並讓團隊能力得以持續累積。
AI 並沒有讓工程師變得不重要或被取代，反而是讓一件事變得更加清楚——當工具越來越強，人真正不可取代的能力，仍然是持續學習、理解問題，以及把經驗轉化為能被團隊延續的知識。
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前端/後端/全端工程師的必備工具與證照有哪些?相關懶人包整理
前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面，包括基礎的網頁開發知識（ HTML、CSS 和 JavaScript）、前端框架（ React.js、Vue.js 和 Angular．．等）、以及與團隊合作的工具等。以下是前端工程師的必備技能清單：
前端工程師
必備工具：
⭕ HTML/CSS/JavaScript: 這三者是前端開發的基礎技能，用於設計和構建網站的視覺層。
⭕ React、Vue 或 Angular: 主流前端框架，幫助開發者更有效率地構建交互式網頁應用。
⭕ Git: 版本控制工具，幫助團隊協作並管理代碼變更。
⭕ Webpack、Parcel: 模組打包工具，優化前端資源的加載和編譯。
⭕ Figma、Sketch、Adobe XD: 設計工具，與設計師溝通並將設計轉換成實際前端代碼。
推薦證照：
⭕ Microsoft Certified: Azure Developer Associate: 如在雲端平台上進行前端開發，Azure的證書會讓你對雲端部署有更深的理解。
⭕ Google Mobile Web Specialist Certification: 專注於前端開發的移動端最佳實踐。
⭕ Certified Web Professional - Web Developer: 國際網頁專業人士協會頒發，涵蓋網頁開發的核心技能。
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後端工程師
必備工具：
⚡ SQL（PostgreSQL、MySQL）及 NoSQL（MongoDB）: 數據庫管理技能是後端工程師的核心能力之一。
⚡ Node js、Python、Java 或 Ruby: 這些後端編程語言被廣泛用於構建伺服器端邏輯。
⚡ Docker、Kubernetes: 容器化技術和編排工具，用於構建、測試和部署應用程序。
⚡ RESTful APIs 和 GraphQL: 這些技術用於實現應用的後端與前端、第三方系統之間的通信。
⚡ CI/CD 工具: 自動化流程，確保代碼更快更安全地進入生產環境。
推薦證照：
⚡ AWS Certified Solutions Architect – Associate: 了解如何在AWS雲上設計和部署後端應用程式。
⚡ Microsoft Certified: Azure Administrator Associate: 若專注於Azure雲平台，這是不可錯過的證書。
⚡ Oracle Certified Professional, MySQL Database Administrator: 確保後端數據庫管理的穩定和高效運作。
全端工程師
必備工具：
🔵 HTML/CSS/JavaScript + React/Vue/Angular: 熟悉前端開發工具與框架，確保網頁的視覺與交互效果。
🔵 Node js、Express 或 Django: 這些是全端工程師通常選擇的後端框架，用於建立伺服器端邏輯。
🔵 Git、GitHub: 版本控制與協作工具，用於管理全端工程中的代碼。
🔵 Docker、CI/CD 工具: 幫助全端工程師部署整體應用，確保端到端流程的流暢運行。
🔵 GraphQL、RESTful APIs: 掌握API設計，讓前後端溝通順暢。
推薦證照：
🔵 AWS Certified Developer – Associate: 強化在雲端上開發全端應用的能力。
🔵 Certified Full Stack Developer: Coursera或Udacity上的全端開發認證，涵蓋從前端到後端的各項技能。
🔵 Google Cloud Professional Cloud Developer: 若專注於Google Cloud，這張證書能幫助掌握雲端環境下的全端開發技能。
工具與證書是工程師專業技能的一部分。無論你是專注於前端、後端還是全端開發，選擇合適的工具、掌握相關技能並考取相關證書，都是提升專業能力和職業發展的關鍵。保持學習的動力，不斷提升自我，是在快速變化的技術領域中保持競爭力的必備條件。
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Google AI摘要讓網站流量暴跌：點擊量回不去了，經營品牌還能做什麼？
Google AI摘要（AIO）上線後，全球的Google搜尋點擊量下滑18～30%，依賴Google流量的企業主該採取什麼行動？搜尋行銷顧問Harris先生直言：別把力氣花在「救回流量」，而是重新調整優先順序，爭取被AI摘要引用、增加品牌網路足跡，才是企業在AI搜尋時代的正確應對方向。本文節錄自《AI 全域搜尋實戰》。
文／Harris先生
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AI摘要讓點擊量下降，品牌該怎麼辦？做到2件事，從追求流量轉向追求「心佔率」
Google AI摘要（AIO）於2025年正式導入台灣的Google搜尋。AI摘要並不是單純依賴模型既有的訓練資料，背後也深度整合了Google本身的搜尋演算法體系。當AI摘要生成內容時，Google仍會先從已完成索引的網站中，篩選出品質較高、相關性較強且相對可信的內容來源，再由AI進行彙整與生成。
AI摘要讓點擊量下降，品牌該怎麼辦？
AI摘要上線後，許多使用者在搜尋時，會直接從最上方的AI摘要取得自己要的資訊，然後離開這個搜尋結果頁，不點擊任何搜尋結果上的網站連結，甚至也不點閱廣告了。因此，全球範圍的搜尋點閱率，已出現結構性下滑。據統計，AI摘要上線後，全世界的Google搜尋結果點擊量下降了18～30%。
依賴Google流量的企業主開始擔心，點擊量下降意味著Google為網站主的導流能力和導購能力都變弱，是否該採取什麼行動，難道要眼睜睜看著網站的點擊量持續下滑？
這段時間，我接到很多客戶詢問：「AI摘要讓我們的點擊量下降，請問Harris，我們該怎麼辦？」老實說，「Google點擊量下滑」這件事並沒有任何解決方案，我們只能很遺憾地看著它發生，因為這等於是Google官方強行用「AI的功能與版位」跟網站主們搶流量。
做到2件事，從追求流量轉向追求「心佔率」
但「點擊量」下滑，就代表公司的「業績下滑」嗎？也許是時候，大家該考慮投資Google以外的流量管道了，否則Google萬一又做了什麼變革，靠Google流量吃飯的企業只會繼續受到影響。
如果企業仍試圖從「把點閱率拉回來」這個方向解決問題，幾乎是行不通的。AI摘要並不是單一功能調整，更像是整個搜尋生態的結構性改變，在這個前提下，點閱率下滑不是問題本身，而是結果。
撇開「解決點閱率」這個不切實際的期待，企業不是完全無事可做。只是接下來能做的，不再是回到過去的操作思維，而是重新調整優先順序。
1. 爭取被AI摘要引用：目標不是為了點擊，是為了品牌曝光與心佔率
我必須先再次強調，我並不認為「出現在AI摘要中的連結」一定能夠帶來實質的點擊。從目前可觀察到的使用者行為來看，AI摘要本身已經直接滿足了多數資訊需求，使用者並不一定會再點進來源網站。但即便如此，被AI摘要引用，仍是企業現階段「唯一能夠多做的一步」。
原因並不在於流量，而在於AI摘要已經成為搜尋結果的一部分，不被納入引用名單，等同於在某些搜尋情境中完全缺席。如同前文中提到的，Google官方對於出現在AI摘要中的最低要求其實相當保守，網頁必須能被Google正常索引，就拿到了AI摘要的進入門檻，換句話說，原本的SEO基本功，仍是唯一有效的基礎條件。
2. 增加品牌網路足跡，做好「多渠道行銷」
除了內容和SEO之外，需要做的還有「增加品牌的網路足跡」，也就是品牌在整個網路上的品牌提及。這不只是行銷趨勢，更是在AI搜尋時代下，品牌不可迴避的結構性要求。當AI在生成答案時，不是只看單一網站，而會綜合評估：這個品牌是否在不同來源、不同情境中，被反覆提及、被一致描述？
近年行銷環境的變化速度極快，平台不斷輪替，從Facebook、Instagram、Dcard、YouTube，到Podcast、短影音、Threads，未來勢必還會有新的資訊平台崛起。在這樣的環境下，如果企業仍把所有曝光與影響力押在單一渠道上，長期風險極高。多渠道行銷，已經不再只是成長策略，而是一種基本的風險分散。若企業有意長期經營品牌，現在就應該開始有系統地累積網路足跡。
節錄自：天下雜誌出版《AI 全域搜尋實戰：SEO・AEO・GEO，後AI時代精準行銷必學技巧，有效提升品牌曝光，被AI優先推薦》／Harris先生 著
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超越 Flutter 的開源框架？React Native 是什麼？深入解析跨平台開發框架的優勢與應用
React Native 是一個幫助開發者節省成本、提高效率的強大框架，允許開發者用同一套程式碼跨 iOS 和 Android 建立應用程式。如果你是想要縮短開發時間，或者對跨平台技術感興趣，那麼這篇文章將帶你全面了解 React Native 的工作原理、優勢及實際應用案例。
▍什麼是 React Native？
React Native 是由 Facebook 在 2015 年推出的開源框架，運用了 React 的語法和概念，使開發者可以用 JavaScript 來編寫移動應用程式。這不僅降低了原生開發的技術門檻，還大幅簡化了應用在不同平台間的適配難度。使用 React Native，你不再需要為 iOS 和 Android 各自維護一套程式碼，達到一次編碼、多處運行的效果。
▍React Native 的工作原理
React Native 的核心在於它利用 JavaScript Bridge（橋接技術）來與設備的原生元件進行通訊。應用在執行時會將 JavaScript 代碼轉換為原生代碼，因此能夠達到接近原生應用的性能。當應用啟動後，React Native 框架會運行一個 JavaScript 線程，同步處理用戶界面和邏輯，使得應用程式既能保持 JavaScript 的靈活性，又能獲得流暢的操作體驗。
▍為什麼選擇 React Native？
React Native 不僅適用於技術新手，也能大大幫助有經驗的開發團隊提升效率。以下是使用 React Native 的幾大優勢：
1. 跨平台支援：一次編碼，多平台使用
React Native 讓你可以用同一套程式碼同時為 iOS 和 Android 開發應用。這不僅節省了大量的人力成本，也減少了開發時間，讓團隊能更快速地推出產品。
2. 豐富的 UI 元件庫
React Native 支援多樣化的原生 UI 元件，無需開發者從零開始設計，框架本身也提供多樣的 UI 設計範本。由於 React Native 預設了許多通用的元件，開發者可以更專注於應用的功能實現，而不需要花費過多心力於設計基礎架構上。
3. Live Reload 功能
Live Reload 功能可讓開發者實時看到代碼的變更結果，不需要像原生開發那樣等待編譯和部署。這大幅提升了開發效率，讓開發過程變得更即時和直觀。每次修改後的界面變化都會自動顯示，讓開發者能即時修正。
4. 豐富的第三方插件支援
React Native 擁有龐大的開發者社群，並提供了豐富的第三方插件庫，這些插件能幫助開發者快速地實現許多功能，例如相機、GPS 定位、推播通知等功能。這使得應用在開發過程中更加靈活，無論是基本需求還是進階功能，都能找到現成的資源來加速開發。
5. 靈活的 JavaScript
React Native 以 JavaScript 為基礎，讓擅長前端開發的開發者也能快速上手。JavaScript 的靈活性使得程式碼的更新和維護相對容易，不僅縮短了學習曲線，也減少了開發過程中遇到的技術挑戰。
▍React Native 的潛在挑戰
雖然 React Native 有諸多優勢，但它仍然存在一些挑戰：
● 性能限制：
雖然 React Native 在大多數情況下能提供流暢的體驗，但在需要高效能或複雜的圖形處理應用中，可能會稍遜於完全原生的開發。
● 學習曲線：
對於完全沒有 JavaScript 和 React 經驗的開發者而言，學習 React Native 可能需要一些時間。儘管比學習 iOS 和 Android 各自的開發框架更為簡單，但仍需要一些 JavaScript 和 React 基礎知識。
● 工具和資源更新：
React Native 依賴 JavaScript 生態系統的快速變化，開發者必須隨時關注更新以保持應用穩定性，這在長期維護上可能需要投入額外的精力。
React Native 讓跨平台開發變得更有效率，對於想要快速開發跨 iOS 和 Android 應用的團隊，無疑是個優秀的選擇。它不僅提供了優秀的用戶體驗，還讓開發者可以在單一程式碼基礎上完成多平台的發佈。隨著框架的更新和生態系統的成長，React Native 將繼續成為開發跨平台應用的理想選擇。
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軟體業Technical Writer工作在做什麼？技術文件為何不是由PM寫？
軟體產業的Technical Writer工作在做什麼？和PM產品經理工作有什麼差異？Technical Writer職位結合「內容寫作」和「技術寫作」的專業，可以將硬梆梆的技術內容、轉換成一般使用者也能好理解的技術＋商業內容。本文作者以自身經驗分享，解答包括Technical Writer工作內容及為什麼不由PM來寫技術文件。
文／朱麒
本文目錄（點擊可快速前往）
1. Technical Writer到底要幹嘛？2. 為什麼需要Technical Writer？3. 為什麼不由PM來寫技術文件？
我曾經擔任PM將近6年的時間、在新職位—Technical Writer工作也已經快9個月的時間，這篇文章想分享關於「寫文件」這件事情。
一開始有許多朋友和我討論說「為什麼不交給PM做就好？」在親身體驗與想過之後，我發現這兩者的定位與價值是完全不同的。這篇文章分享Technical Writer在做些什麼，以及簡單比較跟「產品經理（Product Manager）」的差異。
如果你對軟體產業有興趣、正在當PM的人、或是潛在想當Technical Writer的人看（有這樣的朋友嗎），一起來看看這篇文章吧。
備註：請留意此篇文章的脈絡都是以「軟體開發」的角度來談。
1. Technical Writer到底要幹嘛？
簡單說，就是替公司的產品寫一份「攻略本」。
攻略本是電玩產業的詞，能幫助新手玩家快速學會操作方法、了解遊戲目標，接著就可以比較開心的在遊戲的世界中玩耍。
而「技術寫作（Technical Writing）」就是替公司的產品寫使用文件，用來引導消費者更好地使用公司產品。技術寫作也可以視為公司品牌、產品使用體驗的一環，能影響消費者對於公司產品的整體觀感。
這就像「攻略本」會先告訴新手玩家基本的操作方法，讓玩家在別在超大的遊戲世界中不知所措的亂跑、被怪打死而感到挫折（可能一開始連「基礎戰鬥知識」都沒有就跑出新手村）。
好的技術文件，應該能夠把公司產品複雜的功能與規格，在適當的時間點、用適當的方式告訴使用者。
2. 為什麼需要Technical Writer？
對呀，為什麼不由最熟悉產品功能與規格的程式開發者或產品經理，來寫技術文件就好了呢？
先從「軟體開發者」的角度來說。由於技術文件（例如API Documentation）是技術含量相當高的文件，最好的寫作者當然是由開發者來寫。
然而多數的開發者在寫文件的時候，容易從非常技術的角度撰寫文件—多數狀況是「只解釋程式功能，但不解釋程式對於使用者的目的」。由於程式往往有自己的商業邏輯（例如建立訂單的流程、訂單對帳與請款的方式），使用者在不清楚商業邏輯的前提下直接閱讀，往往一頭霧水。
因此Technical Writier誕生了，這個職位結合「內容寫作（Content writing）」和「技術寫作（Technical Writing）」的專業，可以將硬梆梆的技術內容、轉換成一般使用者也能好理解的技術＋商業內容。
Technical writer像是一位翻譯員，要把「技術」國家的語言翻譯給「商業」國家的人理解。
3. 為什麼不由PM來寫技術文件？
行行好，放過PM吧！
PM的工作包山包海，要跟業務單位／客戶對需求、花時間整理規格、跟設計師／工程師／QA／營運團隊溝通。
PM職責範圍確實也包含寫產品的規格與規劃，例如：
使用者故事（User Story）： 即 As a（使用者）, I want（做什麼事情）, so that（得到什麼成果），讓產品團隊理解每個功能為誰而做、要做什麼、做完成果。
User Story Acceptance Criteria Test Cases：寫完User Story後，必須要進一步描述這個功能的細節，透過「Given（在什麼情況下），When（當使用者做了什麼），Then（會發生什麼事情）」才能讓工程師與QA（測試工程師）執行。
Product Roadmap：告訴C字輩的老闆接下來的產品發展，這一季要做什麼、為什麼要做、要打哪些用戶、如何衡量成效、成效好與不好的相對應措施是什麼。
可以看到，PM的寫作文件通常是「對內」，告訴團隊接下來要做些什麼、不做些什麼；但Technical Writer通常是「對外（外部使用者）」，告訴使用者產品從哪裡開始用、要完成對應的事情該怎麼做、技術細節要到哪裡去查……等。
PM和Technical Writer的技能樹不同，前者更多在溝通、後者更多在引導。更多文章分享，可至「朱騏部落格」閱讀。
（原文標題：軟體產業中的 Technical Writer 在做些什麼，為什麼「寫文件」這件事情不都交給 PM 做就好？）
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前端/後端/全端工程師的必備工具與證照有哪些?相關懶人包整理
前端工程師需要掌握的技能和專業涵蓋了多個方面，包括基礎的網頁開發知識（ HTML、CSS 和 Java Script）、前端框架（ React.js、Vue.js 和 Angular．．等）、以及與團隊合作的工具等。以下是前端工程師的必備技能清單：
前端工程師
必備工具：
⭕ HTML/CSS/Java Script: 這三者是前端開發的基礎技能，用於設計和構建網站的視覺層。
⭕ React、Vue 或 Angular: 主流前端框架，幫助開發者更有效率地構建交互式網頁應用。
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推薦證照：
⭕ Microsoft Certified: Azure Developer Associate: 如在雲端平台上進行前端開發，Azure的證書會讓你對雲端部署有更深的理解。
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成為前端工程師｜Java Script 入門：帶你逐步培養網頁開發技能
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後端工程師
必備工具：
⚡ SQL（PostgreSQL、MySQL）及 NoSQL（MongoDB）: 數據庫管理技能是後端工程師的核心能力之一。
⚡ Node js、Python、Java 或 Ruby: 這些後端編程語言被廣泛用於構建伺服器端邏輯。
⚡ Docker、Kubernetes: 容器化技術和編排工具，用於構建、測試和部署應用程序。
⚡ RESTful APIs 和 GraphQL: 這些技術用於實現應用的後端與前端、第三方系統之間的通信。
⚡ CI/CD 工具: 自動化流程，確保代碼更快更安全地進入生產環境。
推薦證照：
⚡ AWS Certified Solutions Architect – Associate: 了解如何在AWS雲上設計和部署後端應用程式。
⚡ Microsoft Certified: Azure Administrator Associate: 若專注於Azure雲平台，這是不可錯過的證書。
⚡ Oracle Certified Professional, MySQL Database Administrator: 確保後端數據庫管理的穩定和高效運作。
推薦課程：
成為後端工程師 | 踏上程式起點，逐步掌握 Java 語言特性與物件導向程式設計
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全端工程師
必備工具：
🔵 HTML/CSS/Java Script + React/Vue/Angular: 熟悉前端開發工具與框架，確保網頁的視覺與交互效果。
🔵 Node js、Express 或 Django: 這些是全端工程師通常選擇的後端框架，用於建立伺服器端邏輯。
🔵 Git、GitHub: 版本控制與協作工具，用於管理全端工程中的代碼。
🔵 Docker、CI/CD 工具: 幫助全端工程師部署整體應用，確保端到端流程的流暢運行。
🔵 GraphQL、RESTful APIs: 掌握API設計，讓前後端溝通順暢。
推薦證照：
🔵 AWS Certified Developer – Associate: 強化在雲端上開發全端應用的能力。
🔵 Certified Full Stack Developer: Coursera或Udacity上的全端開發認證，涵蓋從前端到後端的各項技能。
🔵 Google Cloud Professional Cloud Developer: 若專注於Google Cloud，這張證書能幫助掌握雲端環境下的全端開發技能。
工具與證書是工程師專業技能的一部分。無論你是專注於前端、後端還是全端開發，選擇合適的工具、掌握相關技能並考取相關證書，都是提升專業能力和職業發展的關鍵。保持學習的動力，不斷提升自我，是在快速變化的技術領域中保持競爭力的必備條件。
有任何收穫或想分享的，都來和大家一起聊聊吧！