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2025 WebConf 心得
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這屆 webConf 以產品為主題，AI 過了一年發展也更加迅速，現在筆者工作已經不能不依賴 AI 從公司古老的 codebase 整理舊有邏輯的程式碼做開發，甚至直接讓 AI 復刻， 每年通常都有觸動我的某場或幾場講座，近年來職業的邊界也漸漸模糊，合作經驗加上 AI 協作，軟體工程師越來越面試造火箭，工作鎖螺絲，工作的重點跟寫程式碼越來越沒關係， 最近也在思考是不是要改變方向，更好地發揮自己的專長跟價值。
中途也有一些花絮，社群上有人指出這兩天要價 4000 左右的研討會，講者 AI 製作的簡報，路上的指引，都有明顯的錯漏，是不是不夠尊重會眾？筆者以為錯誤在所難免， 敢於公開指出猶如當眾戳破國王的新衣，大部分講者的立場我都認同，簡報/文件/程式碼都是 AI 產的，但經由講者呈現，講者即負全責，許多講者都有兼賣工作坊或線上課程， 公開講座呈現效果不佳自然會減低個人的品牌價值。
筆者覺得將自己筆記/共筆內容轉述或用 AI 整理實在大同小異，因此這兩年都自己分類成不同的主題，將相關內容合在一起呈現經過筆者生活/工作經驗揉和之後，思考後的結論， 期許能展現一個不同的視角，下面依序討論各個主題。
六角學院的洧杰老師曾經說：組織一定比個人成長的慢，Shirney 分享的時候，在場會眾 80% 以上有用付費 AI，筆者也正考慮買一款工作用，但公司大多數還是不願意付錢， 因此其實推的都是比較簡單的 AI 工具，也符合我目前觀察的，真的勇敢變革公司目前我可能還沒遇到，筆者個人的經驗，貪小便宜為大宗，如果要有打破框架的勇氣， 往往需要一些境遇或是國際交流經驗來打破既有框架。
保哥與 ihower 的實作十分精彩，在 live coding 必爆炸的玄學之下，兩位的完成度都很高，對 AI 寫應用大家已經沒有懷疑，探討的問題逐漸轉移到方法論， 要怎麼測試 AI 產生的程式碼沒問題？用 AI 寫的測試可靠嗎？資安問題？Huli 的資安分享很精彩，文件可能有寫，但不同語言對同個方法的實作不同，AI 真的有認知嗎？ 筆者日常在工作上開發應用的時候，也數次直接指正 AI，在實作上還是要先理清自己的方法論，無論是 BDD、TDD、DDD。
第一場 91App 產品長的分享就很令人驚艷，實際講解了電商經營上的各種案例以及嘗試的解法，因為筆者前一份工作也是電商，比起為了省錢不買某個搜尋引擎，要照抄別人的產品， 商業搜尋引擎如何與 AI 結合？傳統上很困難的分詞在 AI 的 Embedding Model 下是否仍然是問題？解決了既有問題是不是又產生新的問題？四個案例：搜尋引擎、建立折扣活動、AI 客服、 Product Requirement Prototyping(PRD)，如何問問題？流程問題？技術問題？溝通問題？這場講座對於公司產品的思考很有幫助，剛好之前也有做前公司電商的經驗， 因此這場分享是今年最為推薦的一場。
訂價策略：面試趣的 founder Max 當初訂價太低營收跟內容品質皆不如預期，在已經有免費部分吸引消費者策略的情境下，要打造出價值感跟正確的消費場景。
Jocelin 的方法也是我目前正在走的，往往加入一間公司，或是駐點一個客戶，在三個月內無論有意無意，感覺默默就成為前端技術代表，先建立專業，能解決困難問題， 然後是跨部門協作，有成果後升等或加薪會議就比較好過，呼應李智樺老師提的 Giver 是最成功的，雖然我印象中那本書更詳細，最成功跟最失敗的都是 Giver，兩者的區別是設立界限， 筆者的觀點一直是教學相長，幫助別人解決問題也是提升自己。
濕技能(Wet Skills)：一言以敝之就是經驗，找工作的時候往往都會被高年資要求困擾，但是軟體工程師的經驗的確是很有價值的，有時候自己很難解決的問題，可能根本是別人曾經親手解過的問題， 能追平經驗差距的方法就是刻意練習，呼應培養 Product sense 的方法，當雞排吃多了，就知道雞排的細節，例如皮脆不脆、粉厚不厚、肉的部位是否導致口感不佳或乾澀...等等。
不要手上拿著錘子就看什麼都是釘子，gipi 今年講的商業思維不是說今年買了什麼 AI，所以開發時程降低多少，多 release 了幾版，而是當 BU 提出需求時，能不能正確地問為什麼？ 已經有問題時，如何正確地找出原因，正確的定位問題並解決，可能也要找正確的公司才能實行，目前的經驗都是我講出原因，還是繼續用暴力解，不過我也學會我提出我的意見，但我實行團隊的決策。
薩泰爾的全端馮元詰分享了他如何在模糊的需求跟極短的時程內成功交付專案，心得只有拜託不要跟我投同一份工作，真的做不贏。
Eric 分享了公司微前端的演進史，後來變成 monorepo，選用 Vercel 的 Turborepo，會後也去跟 Eric 請教了幾個維護上的問題，Eric 竟然還記得曾經見過我， 不愧是有 podcast 的網紅。
吳展瑋分享如何與政府合作解決社會問題，跟想像的差不多，溝通跟繁瑣的文件，要做就 g0v 就好。
嘗試 ihower 演講使用的 OpenAI Agent SDK 仿造一個專案，思考其中的關鍵點。
其實 AI 還是一個工具，只是現在可以綁 IDE，串更多服務，往無所不能的工具發展，但是會思考的人還是最重要的，問的問題不同，AI 給的答案就不一樣， 怎麼避免一年經驗用十年，讓自己持續得到新的刺激，至少我至今保持包括 webConf 等等多個 blog、訂閱文章...等等學習習慣，最近也有一個失敗的筆試結果， 在台灣面試也很少得到建設性回饋，至少開始對這些有好文化的公司投履歷有回饋，雖然現在可能工作上發揮不了，但 Hannah 分享的 Off balance on purpose 概念， 會棄子才算會下棋，less is more，趁過年前想清楚現階段想追求的是什麼，再寫一篇今年復盤，不然今年都是棋評好像真的停滯了。
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