Tag Archives: 程式碼

明知有漏洞照樣上線！調查：七成開發者認 AI 程式碼更脆弱，三成仍硬推
作者 |發布日期 2026 年 06 月 11 日 7:40 |
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分類 AI 人工智慧 , 資訊安全 , 軟體、系統

根據資安業者 Checkmarx 最新《2026 年應用程式安全現況》調查，AI 生成程式碼正加速進入生產環境，但開發團隊對其風險也心知肚明。報告指出，70% 的開發者認為 AI 產生的程式碼漏洞更多，仍有 30% 的受訪者坦承會明知含有弱點的程式碼直接送進正式環境。 繼續閱讀..

AI 讓企業減少培養基層工程師，知識傳承中斷將導致未來高階人才荒
作者 |發布日期 2026 年 03 月 12 日 15:00 |
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分類 AI 人工智慧 , 人力資源 , 公司治理

人工智慧工具快速進入軟體開發流程，改變科技業培養工程人才的方式，但這場看似提升效率的轉變，也可能埋下更深的人才危機。近兩年，科技公司普遍縮減基層工程師招募，理由是資深工程師搭配 AI 助理後，能以更少人力完成更多工作，企業自然傾向把預算集中在高階人才與 AI 基礎建設。

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Spotify 工程師已不再寫程式碼，內部 AI「Honk」接手開發、除錯與部署
作者 |發布日期 2026 年 02 月 14 日 15:00 |
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分類 AI 人工智慧 , 數位音樂

在 2 月 12 日的第四季財報電話會議上，Spotify 聯合執行長兼首席技術長古斯塔夫·索德斯特倫（Gustav Söderström）透露，自 2025 年 12 月以來，公司的頂尖工程師們已經沒有寫過一行代碼。這個轉變標誌著 AI 驅動軟體開發的里程碑，Spotify 的內部 AI 系統「Honk」負責處理編碼、修復錯誤和應用部署等繁重工作。 繼續閱讀..

沉迷 Vibe Coding 到餐廳也在寫程式，Clawdbot 創辦人為心理健康喊停
作者 |發布日期 2026 年 02 月 02 日 18:10 |
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分類 AI 人工智慧 , 人力資源

最近 Podcast 節目「Behind the Craft」，Clawdbot（目前改名為 OpenClaw）創造者 Peter Steinberger（見首圖）分享他對「Vibe Coding」（氛圍編碼）的沉迷。這種快速、直覺 AI 輔助程式工具一度占據他的生活，甚至社交場合也無法自拔，去餐廳吃飯也邊用手機寫程式，而非與朋友交談。最終，他決定為了心理健康暫時停止這行為。

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「我已經兩個月沒寫程式碼了」Anthropic 工程師揭 AI 編碼新常態
作者 |發布日期 2026 年 01 月 30 日 11:30 |
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分類 AI 人工智慧 , 人力資源

在 Anthropic 這家人工智慧實驗室，工程師們不再親自撰寫驅動產品的程式碼，而是將這項工作外包給人工智慧。Anthropic 的 Claude Code 負責人 Boris Cherny 最近宣布，他已經超過兩個月沒有撰寫任何程式碼。根據 Cherny 在社群媒體 X 上的發文，他的程式碼現在 100% 由 Anthropic 的 Claude Code 和 Opus 4.5 生成，而整個公司幾乎所有的程式碼也都是 AI 生成的。

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AI 寫程式很快，但修改困難？開發者抱怨 AI 程式碼除錯更麻煩
作者 |發布日期 2025 年 12 月 08 日 7:20 |
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分類 AI 人工智慧 , 人力資源

外媒《Forbes》報導，人工智慧（AI）使許多企業營運自動化，預期能減輕工作負擔並縮短開發週期。AI 工具可以在幾秒鐘內編寫程式碼，幾分鐘內創建應用程式，只需一個指令即可啟動整個系統，還能讓初階開發人員看起來像高階開發人員一樣。

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Vibe Coding 神話破滅？OpenAI 創始成員自曝：AI 寫程式，整體而言完全沒有幫助
作者 |發布日期 2025 年 10 月 25 日 11:00 |
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分類 AI 人工智慧 , OpenAI , 人力資源

「我試圖使用 claude、codex agents（幫忙寫程式）幾次，但它們的表現完全不夠好，整體而言完全『沒有幫助』。」這句話，出自發明「Vibe Coding」（氛圍編碼）一詞的 OpenAI 創始成員安德烈‧卡帕斯（Andrej Karpathy）。

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軟體工程的終局之戰：打造能與人類「共同思考」而非僅僅「服從命令」的 AI
作者 |發布日期 2025 年 09 月 24 日 8:10 |
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分類 AI 人工智慧 , 人力資源

AI 在程式碼生成領域的快速進展，讓許多人驚呼「工程師會不會被取代？」然而，最新研究《Challenges and Paths Towards AI for Software Engineering》卻提醒我們：當 AI 面對企業級、規模龐大的專案時，依舊存在明顯瓶頸。特別是在「理解人類開發者的真實意圖」以及「長期策略規劃」等方面，AI 還無法做到像人類一樣靈活。

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