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指設計、撰寫、測試及維護軟體系統的能力,涵蓋需求分析、系統架構規劃、程式碼撰寫與除錯,確保軟體功能穩定且符合使用者需求。此技能強調團隊合作、問題解決與持續優化,是打造高品質軟體產品的核心,也是科技產業競爭力的重要基石。
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軟體工程系統開發 學習推薦

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:
看更多
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蒲朝棟

主任

2025/11/05

「向上管理」不是拍馬屁:如何讓主管主動支持你的職涯規劃?
這不只是工作技巧,而是策略。
你可能聽過一句話:「跟對主管比努力工作更重要。」這句話不完全對,但如果你的努力無法被主管看見、無法轉化成資源,那你的職涯發展,真的會事倍功半啦。
Leo 是一位超強的軟體工程師,技術底子硬到沒話說。每次交程式碼,都近乎完美,幾乎沒有什麼 Bug。他深信「實力就是最好的證明」,所以總是埋頭苦幹,默默把所有細節搞定。
但問題來了,他對自己的職涯規劃非常清晰:他想在三年內從工程師轉型為技術架構師,負責跨部門的專案協作。
兩年過去了,他的技術是越來越厲害,但他每天做的工作,還是被困在寫 Code、修 Bug 的迴圈裡,看不到轉型的機會。反倒是隔壁組的小安,技術可能沒他那麼頂,卻常常被主管點名參與一些高能見度的跨部門專案。
Leo 感到超級不公平。他來找我職涯諮詢時,語氣充滿了憤慨:「我比小安努力多了,我的品質也比他好。為什麼主管總是把好的機會給他?
我的努力難道都白費了嗎?難道『向上管理』真的只是拍主管馬屁嗎?我不想做那種人!」
其實,Leo 不是不夠努力,而是他的「努力」只停留在「執行層面」,他犯了多數專業人士都會犯的錯:期待主管會讀心術。 他以為主管知道他的潛力、他的目標,但事實是,主管的待辦清單上,永遠有更緊急、更需要被「管理」的事情。
Leo 遇到的困境,源自於對「主管關係」與「向上管理」的誤解。
「向上管理」從來不是要你奉承,而是要你成為「主管的合作夥伴」。
從職場心理來看,主管也是人,他們的工作壓力通常來自三個方面:時間壓力、績效壓力(要確保團隊目標達成)和資訊落差(他們對團隊成員的工作細節了解度,真的沒有你想像的那麼高)。
當 Leo 只是默默耕耘時,他在主管眼中只是一個「穩定但安靜的資源」。主管會怎麼使用他?當然是放在最需要穩定的地方——繼續寫 Code、修 Bug。
那小安為什麼能得到機會?因為小安懂得「資訊提供」與「目標對齊」。
小安可能沒有 Leo 那麼深厚的技術,但他會主動在 One-on-One 會議中,用主管聽得懂的「業務語言」報告:他完成了什麼對業務有巨大影響的工作,還有他主動提出哪一個問題,並規劃了跨部門的解決方案。
他會明確表達:「我對下一季的 X 專案很有興趣,我覺得那能提升我的職涯規劃,我已經準備好擔任裡面的協調角色。」
小安的行為,就是在做策略性的「向上管理」。他幫助主管解決了「團隊目標誰能達成?」和「這個人未來能替我解決什麼更大的麻煩?」這兩個核心問題。當主管需要找人承擔新挑戰時,腦中第一個浮現的當然是主動展現企圖心、並且已經證明自己有溝通技巧的小安。
如果你不說,主管永遠會用他最方便的方式定義你的價值。默默努力,只會讓你走向工作倦怠,並在轉職建議時才發現自己錯失了內部成長的機會。
職涯規劃的其中一環,就是要學會「優雅地推銷自己」。
我引導 Leo 進行了三招「策略性向上管理」,這不是要他改變個性,而是改變溝通方式。
這邊教你三招「策略性向上管理」:
1. 準備你的「電梯簡報」,隨時更新貢獻值:
不要只報告你「做了什麼」,要報告你「達成了什麼」。練習將你的工作成果,濃縮成一句話,並量化其影響力。
重點提醒:主管只關心數字和業務影響。你要用他們的語言,替你的貢獻「打分數」,並在會議時主動提及。
2. 主動「對齊」你的職涯目標與主管痛點 :
在年度評估或 One-on-One 會議前,準備好你的職涯規劃圖,並與主管討論。
重點提醒:你的目標,必須是解決主管正在煩惱的問題。你的升職,必須是幫公司和主管「創造價值」。
3. 提出「預期管理」:不只報喜,也要報憂:
主管最怕突發驚嚇。向上管理的重要一環是「預防性溝通」。當專案有風險時,不要等到最後一刻才報告。
重點提醒: 你的目的不是把問題丟給主管,而是帶著解決方案去報告風險。這能建立你「沉穩可靠、能獨當一面」的形象,讓主管敢於將更重要的資源和機會交給你。
Leo 改變了。他不再將 One-on-One 視為「被審問」,而是「主動行銷」自己的機會。他學會了用「節省多少成本」、「加速多少效率」來包裝他的技術成就。
當他帶著「對齊」過後的職涯規劃藍圖,主動向主管爭取架構師的協作機會時,主管反而驚訝地說:「Leo,我早就知道你很行,但沒想到你連業務端也想得這麼清楚!好,下個專案讓你試試看!」
如今,Leo 已經成功轉型。他發現,向上管理並不是要他成為一個他討厭的「拍馬屁者」,而是成為一個懂得行銷自己專業價值的「策略家」。
親愛的你,如果你也覺得自己是個默默努力的實力派,卻得不到機會,請別急著**轉職或陷入工作倦怠。
請記住:
專業能力,讓你得到工作;但「策略性溝通」,才能讓你的專業被放大、被看見,並為你爭取到更好的職涯人生。
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17小時前

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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2025/08/27

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