2024 WebConf 心得

前言

2024 是 LLM(Large Language Model) 迅速發展的一年，象棋界的 AI 早已有成熟的商業產品，但這個 AI 如何創造商業價值，仍是現今持續探討的議題，其中也包含價值是不是包含取代工程師省下的人事成本，所以持續觀察這個熱潮的走向，究竟是要等失業上街抗議、轉行跑路、或是仍然能夠發掘新的職能，將這屆的主題總結為" AI 時代下的 web 工程師"。

職涯

作為一個 Giver

Give and Take 之前有看過，失敗的 Giver 跟成功 Giver 決定性的差別能不能設定並堅持自己的底線，例如 TonyQ 喜歡以團隊健康度為判斷標準，如果團隊健康度持續不見起色就會萌生去意。

專注度

有賴於筆者本身的背景，不用番茄鐘也沒問題，但如果對於專注上有問題，目前較好的解法就是刻意練習到番茄鐘最少 25 分鐘。

領域

思考自己的經歷與知識可以補充什麼來延伸自己的領域，追求技術深度往 Staff Engineer 走的話，外商公司比較有這類的機會，台商大部分是混合或純管理職。

團隊

突破一個盲點：團隊是一個盲盒，通常不是自選而是抽卡遊戲，公司等級影響出卡機率。
以對人的關心為本，領導 5 人以下團隊時，以身作則與 1:1 meeting 就可以有不錯的效果，當人數膨脹到 35 人以上的時候，塑造共同的敵人就不可行，而是要轉為如何創造共識，達成有紀律的行動。
code review：找 bug 的價值不高，同步 coding style 跟避免重複工具的價值更高。

價值

對公司提供的價值

持續尋找展現價值或發掘替公司創造價值的機會。

主管對你的認同（價值）

雖然有聽到講者的建議是過度溝通講到主管煩，不過應該是要看團隊人數跟工作內容，如果 manager 對 manager 可能工作內容就是開會，但 engineer 對 manager 可能就不能用這種方式。

產品

需求：挖掘隱藏需求，沒有回答到正確的問題就沒有好的結果，如果接案或創業，收錢是一個很好的方式，馬上可以去掉很多無病呻吟跟不會付錢的使用者產生的假需求，達成專注服務早期用戶的目標。
技術：產品的技術面盡量用現成，coding style 比較好把握、省下開發時間。
看見全貌：向上管理，跟上層預期不符導致專案缺乏資源腰斬是經常失敗的原因。

技術

Frontend

有限狀態機：

奶綠用簡單紅綠燈範例講解從 XDate 到 RxJS 的演進，function programming 避免難以測試的 side effect 為內容，所以利用好不好寫測試、有限狀態機這些方法可以幫助判斷程式有沒有多餘的 side effect。

Virtual DOM：

從原生寫到現今的前端主流框架，最大的差異就是 Virtual DOM 的觀念，React 持續以 Virtual DOM 為基礎的發展；Vue 正打算替換掉 Virtual DOM 增加效能與 Server 的表現。

ESLint：

最近出了 ESLint 9.0，增加了不少 DX，作者本人支語翻譯會卡住蠻好笑的，不過大家應該都來拜神拿貼紙的，工作上要如何說服上司同事，跟有時間將 ESLint 升級就是如現場投票，不到 10% 有升級跟換 config。

DevOps

AI 在 DevOps 的表現仍然欠佳，經驗跟官方文件還是比較重要，因為 AI 會受限於系統、版本因素，這點筆者也深有體會，即使問得很詳細，但 AI 可能還是會給過時的版本答案，講者認為在 DevOps 的領域，自己的技術、經驗積累仍然非常重要，AI 可能可以給方向，但如果缺少基礎，很容易隨著 AI 起舞，結果浪費時間。

結語

從大部分講者的分享來看，一開始用 AI 在簡單的例子上可能很快很方便，但實際走深之後，需要依據現實判斷 AI 有沒有幻覺，或是選擇脫離 AI，AI 取代工程師這件事短時間應不會發生，在判斷 AI 的正確性上，將技術走深很有幫助。
在通靈跟坦隕石上，人的價值還是無可取代的，畢竟 AI 是講越詳細效果越好。
筆者的每年學習經費(包含買書、研討會、線上課程、內容訂閱)越來越高了，但如果能夠把學習目標放在語言或程式基礎上，相信還是成功的投資。