AI 時代下的軟體工程師需要的能力
在 AI 的時代下，軟體工程師就像站在十字路口。尤其是 Coding 的工作開始都交給 AI 的時候。擔心以及難以接受應該是大部分人的心情，不過此面對這巨大的轉變沒有任何人可以維持原樣。
我們能做的就只能順應這巨大的改變，使用各種不同的方式去理解、驗證我們所開發的軟體(我好奇在 AI 時代下的 Code 理解是否還重要, Learn from pstack)。
就像許多的公司開始進行 AI 的轉型，我們本身也要開始進行。
目前就業市場的偏好開始改變，手寫程式碼變成無效率的代言，是退休後的休閒愛好。
在這時代下，軟體工程師要擅長及理解的方向有了改變，Geoffrey Huntley1 建議這時代的工程師要自己建立 Agent Flow，理解 Claude Code 等 Agent 背後發生的事情。
就像以前會問瀏覽器網址按下 Enter 後是做了些什麼。我們仍然需要理解 Agent 的底層發生了什麼事。
在所有人都能透過 Agent 獨立完成需求任務時，高階高程師所提供的價值主要在於：
- 之前開發軟體失敗的教訓
- 直覺的判段(品味)
現在的軟體軟體開發 AI 不是可選的，而是必定綑綁在一起的。
我們需要理解各種的可能性並且保持著好奇心。
理解 Context Window, Tokenization, Inference 等相關知識，只有理解這些知識，我們才能完成相關的自動化(開發、驗證等)。
另外建立相關的 AI Side Project，AI 讓許多事情都有了可能，透過 Side Project 練習並進行展示。
並思考如何導入公司，將公司朝向 AI 的轉型，失敗了解析失敗的原因。
進行 AI 的相關分享以及實驗。