Kyle Huang
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由新到舊
在Meta的辦公室裡，有一張著名的海報：一匹搖搖馬，上面寫著 「Do not mistake motion for progress.（不要把動作誤認為進步）」。這句話在AI工具普及的今天，格外具有警示意義。
探討「25%法則」如何應用於職涯規劃，尤其在AI時代下，人類如何透過多元技能的整合，而非單一領域的專精，成為AI時代的協調者與管理者，在職場中保有競爭力。
大型語言模型（LLM）的訓練過程如同人類學習，包含預訓練（吸收背景知識）、監督微調（學習範例）及強化學習（透過練習精進）。DeepSeek 即利用強化學習技術提升 LLM 效能，而人類在其中扮演教材編寫的角色，將知識轉化為 LLM 學習的素材。
隨著AI輔助程式開發工具的興起，例如Vibe Coding，程式設計效率大幅提升，但也產生了技術債務問題。本文探討AI工具如何影響程式設計師，尤其針對資深工程師和新手工程師的不同影響，並呼籲程式設計師在享受AI帶來便利的同時，需注重程式碼的長期維護和系統設計，避免掉入技術債的陷阱。
探討AI之間如何溝通協作的兩種協定：MCP（模型溝通協定）與A2A（智能體間溝通協定）。MCP如同AI助理祕書，負責協調不同AI模型完成任務；A2A則像AI群組聊天室，讓AI們自主分工合作。文章說明兩種協定的特性、應用場景，以及它們如何互補共存，最終提升AI協同效率，創造更大價值。
從傳統紙本字典到Google搜尋，再到AI時代的Vibe Research，學習方式不斷演進。本文探討在AI輔助下，如何提升「提問力」成為核心競爭力，並強調溝通能力、同理心和洞察力在精準提問中的重要性。
企業推動數位與AI轉型時，常因缺乏資料基礎和組織抗拒而遭遇困難。傳統的「硬整併」模式因協調成本高，成效不彰。文章提出運用MCP與A2A等技術，以「軟性整併」方式，讓各系統在保持獨立下有效溝通。這種模式不僅降低了技術門檻，也提高了彈性和創新能力，有望成為未來主流的企業整合策略。
最初的 No Code/Low Code，到生成式AI興起後的 Vibe Coding。這些新模式並非互相取代，而是可以透過混合式開發的方式結合各自的優勢。如何將 No Code/Low Code 框架與 Vibe Coding 結合，藉此解決人力不足和溝通效率低落的問題。
在「後程式碼時代」，程式碼將變得更直觀，人類的核心價值不再是寫程式，而是「品味」**。這種品味不僅是美學，更是對優秀軟體的深刻理解。作者認為，人文素養是培養品味的關鍵，它能幫助我們精準使用AI、判斷其產出優劣，並為技術注入人文溫度，成為AI時代不可取代的核心競爭力。
AI的發展核心在於模仿人腦神經網路，其學習過程也類似人類。透過刻意加入雜訊、進行「挫折教育」，AI得以提升應對未知情境的泛化能力。最新研究更發現，即使在運作階段施加適度干擾，也能激發AI表現更佳，這呼應了「滾石不生苔」的智慧。AI的進化軌跡，印證了挑戰與磨練是通往卓越的必經之路，無論對人或機器皆然。
