技術 【Day16】技術強不等於帶得好團隊。學會工程管理的四大核心——產出、利害關係人、團隊、自己,搭配 Claude AI 打造更聰明的復盤與決策流程

快速解答： 工程管理不是「升職加薪」那麼簡單的一件事。優秀的工程主管(EM)要同時做好四件事——管理產出、管理利害關係人、管理團隊、管理自己——才能穩定交付有價...

技術 公司導入 coding agent，真正該量的不是使用率

最危險的導入報表，不一定是數字不好看。 有時候剛好相反。數字太好看，才麻煩。 100 個工程師都開過 coding agent。CLI 安裝率 90%。每週 p...

技術 AI agent 沒有取代工程師，先取代的是新人練習的空間

團隊最容易丟給 AI agent 的工作，剛好也是新人最需要碰的工作。 小 bug。小 UI。文件整理。測試補一補。把某個舊元件拆乾淨。幫圖片工具補一個預覽狀態...

技術 AI agent 的新成本不是 token，而是你開始管理一群看不見的工時

早上開三個 agent run，很容易讓人有一種錯覺。 一個去修測試，一個去整理 API 回傳格式，一個去把舊元件搬到新的資料流。你去開會，吃飯，處理 Slac...

技術 AI coding agent 的差別，不在誰最聰明，而在你怎麼分派任務

問「哪個 AI coding agent 最好」其實有點偷懶。 這個問題聽起來很工程，實際上常常是在逃避更難的事：這個任務到底能不能交出去？要交給誰？交出去之後...

技術 AI coding agent 的下一個介面不是 chat，而是預算表

很多團隊導入 AI coding agent 時，第一個反應還是很直覺：介面是不是更好聊？prompt 要怎麼寫？agent 能不能一次看懂整個 repo？ 這...