# 在 AI 時代軟體工程師的持續升級？ - Mosky

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## 簡報

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## 目錄
[TOC]

## ▼▼▼ 開始筆記 ▼▼▼

### AI時代軟體工程師的持續升級 (到了AI時代就拿出你的真本事)

如何停止焦慮，擁抱AI對工程師的影響

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如果每個人都能用AI寫程式消滅瑣事跟解放大腦就太好了

### 職業AI影響評估表


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：

- **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：約 5 分

### 取代寫程式的時代
你只會寫程式嗎？
如果你只會寫程式，你就完了...但你只會寫程式嗎？

新世代很重視情緒價值

### 前世技能集

[Dropbox Engineering Career Framework
](https://dropbox.github.io/dbx-career-framework/)

1. 寫程式
2. 人際互動
3. 適應力
5. 領域技術力
EC, k8s
6. 全局的技術決策力
考量市場 老闆...充份考分頁物與產品需球，進行技術決策
7. 專案管理產品管理
讓事情發生遠重於程式本身
9. 創新能力
LLM 無法脫離它被訓練的資料集
11. 導師能力
協助經驗較少者跟上團隊
13. 文化領導力
營造有心理安全感的環境 讓大家持續在此團隊共同努力

[career framework](https://dropbox.github.io/dbx-career-framework/ic1_software_engineer.html)都會提到專案管理

### 論AI

AI是關在小房間裡面的天才
>但真實世界遠不止是小房間

現實的因素是無法透過文字跟拍照來處理的

### 牆內的天才 ＆ 牆外的人類
* cloud computing還是演化出了edge computing的方案
* 人類在前線可以做得很好
* 特定經驗的專才
* 單次經驗學習並舉一反三，能產生真正全新的想法跟解決方案
* AI也可以在小房間裡發揮得非常好
* 用一般性數據的天才
* AI需要大量資料訓練，產出很難超越他所接觸的資料集
* 人類知道需求（產品需求、公司要的需求）
* 人類+AI 可以合作來發揮綜效
* 不一樣的人有不一樣的經驗，才會產生不同的規劃
* 是AI寫的程式/信，主管面對下屬這樣的回答已經略有不滿了

使用AI和不使用AI(自己寫) 兩邊各有長處，應當都都取好的部分

### 寫程式的不同
### 今世技能級
1. 寫程式
(1) 不想寫的程式
> 交給AI啦

省下20-50%時間
寫好玩的程式、寫不在訓練集的程式、寫訓練自己的程式
對自己沒有訓練經驗價值的東西（已經做很熟了、不需要再練習了、寫得很煩了），交給 AI

不能什麼都依賴 AI，自我訓練的部分不能少
多的時間就是培養自己程式以外的skillset

(2) 目前的 AI 程式品質
因為 AI 也只是參考網路上大量資料來產出結果，但網路上的錯誤資訊其實不少
- 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
- 程式碼可能有安全性問題，仍需傳統方法來確保資安

(3) 程式的「可 AI 維護性」
如何讓 AI 可以幫你維護程式碼？AI friendly code
- 像英文的程式碼
LLM 吃英文長大，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 python 的 dataclasses, type hints, keyword arguments 等
- 用函數與額外檔案隱藏細節（aka 「抽 lib」）
雖然 cross file 一次讓 AI 修改很理想，但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；尤其有隱私考量的公司，只能用 local LLM，更可以採用這個做法
- 可以為「可 AI 維護性」設定 bench mark，哪種情況 AI 產出的結果更好？

(4) 重新認識「學習」
- 學習的過程中，「回憶」和「重複」是很重要的。就像練習寫字，重點「不是」交出作業，重點是你「練習了寫字」，練習是很重要的
- 利用 AI 學得更好
- 「請向我解釋『有限狀態機與 RxJS』，用5 歲小孩都能懂的方式」
- 「請針對以上內容提五個問題/質疑」「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）

2. 人際互動
3. 適應力
4. 領域技術力
EC, k8s
5. 全局的技術決策力
考量市場 老闆...充份考分頁物與產品需球，進行技術決策
6. 專案管理產品管理
讓事情發生遠重於程式本身
7. 創新能力
LLM 無法脫離它被訓練的資料集
8. 導師能力
協助經驗較少者跟上團隊
9. 文化領導力
營造有心理安全感的環境 讓大家持續在此團隊共同努力

若你的技術能力在公司工作一年過後沒人太多要求，你就可以開始想想自己其他的能力來做培養

想想看你還有什麼能力是要發揮的

### 目前AI的程式品質

- 還是會寫錯
- 程式碼組織過於隨性
> 需要做更有目的性的重構
> 好的重構才是工程師的價值啊
- 情境考量不夠全面
> 需要補足測試案例跟錯誤處理
> 程式碼 coverage
> user story 錯誤處理
> AI 做的錯誤處理會東漏西漏
> ~~感覺很像一個笨蛋 junior 寫的東西~~
- 程式碼可能有安全問題
> API的地方還是給人管理比較安全
> 仍需傳統方法確認資安
> 來自網路，有可能原作者有做資安防護，ＡＩ也不care
> 紅隊藍隊的仍不可避免

### 程式的「可AI維護」性

如何讓你的程式，可讓AI維護
* Google已經用AI產生四分之一的程式，那怎樣能更多
* 像英文的程式碼
* LLM 吃英文長大的，程式越像英文，LLM運作得更好
* 善用程式語言特性給予AI提示
* AI 寫程式也需要脈絡
* 例如 dataclasses, type hints, keyword arguments...etc
* 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就越能幫忙（讓 AI 認知負擔小一些）
- 案例：講者自己請 LLM 寫完後教給同事繼續寫，方法是抽成helpers 再讓 AI 寫，隔天就寫好了。
- context windows 不是越大越好，小範圍較佳
- 這跟傳統做法有啥差別？ => 傳統是從 code review 下手，可維護性是針對人類。這裡的可維護性是針對 AI。
- AI的可維護性的程式碼是可以被測試的，可以利用不同寫法，看看AI哪一個能產生更好的結果，歸納

可AI維護性在未來世界的的重要性
AI friendly的code

### 重新認識學習
[MOSKY談學習的演講](https://speakerdeck.com/mosky/the-key-of-learning)


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RxJs用五歲小孩當能懂的方式
請針對以上內容提五個問題（質疑） 請回答上述問題

重點寫字的過程
回憶 和 重複 是學習的方式

### 今世技能集
(正在從 IC1 加速成為 IC4)

對於商業的contribute的東西，大家會逐漸重視，IC1的培養不會再花這麼多時機了

這裡的IC是來自於dropbox 的職涯框架
[Dropbox Engineering Career Framework
](https://dropbox.github.io/dbx-career-framework/)

### 工程師職位正在減少

### 賺錢的股票 vs 賠錢的股票，都幾？

任何技能都要帶來商業運轉跟商機($$)。
裁員是因為沒賺錢，這跟軟體工程師是不是被 AI 取代，是兩件事情的。

舉例：早餐店客人點了一杯大冰奶 (aka 拉茶) ，你跟客人推薦阿里山紅玉紅茶很好喝，但你沒想到客人想要排便順暢（ＸＤ）
=> 你沒想到客人的需求如此樸實無華，不需要很厲害的東西

### skip-level thinking:老闆的老闆在想什麼？


除了寫程式之外，你更需要讓你老闆知道，你能創到什麼價值。

- 寧可先過度溝通
- 故事化溝通
- 好好的說故事溝通
- 損益表式溝通（老闆最愛）
任何東西乘上五年十年，都會很好看很可觀

怎樣可以帶給客戶更多價值

focus on 產品可以帶給客戶的價值

### 進化之後：


skill-set 包含 IC4 的項目後，進入被取代可能性低風險#類別

### 結語

- 停止焦慮

### 回饋表單跟簡報連結

[回饋表單](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfq--EaTZNSfqzk-1UNwoZSQaBSweJlXSbbvUdK4188YobzvA/viewform)
[簡報連結]( https://bit.ly/mp1228zr)

## 聊天區

還好我還會嘴炮

賣肉圓的技能

通靈算是嗎
完蛋了
八分 慘了
ＸＤ

老到一定程度也會重視情緒價值啦ＸＤ

我們團隊要工程師提案也算是產品管理嗎 我一直很疑惑XD
> 隕石管理
> 人手不足常發生的事情ＸＤ

ＡＩ比我會說話啊 不用ＡＩ寫更不能看

數學不懂就是不懂

都幾梗會不會年輕人不知道了ＸＤ
> 會
>> 會