鐵人檔案
AIware開發旨在推動軟體工程由傳統人本架構，全面升級為以AI為核心的協作與自動化新範式。「AIware開發」聚焦於AI如何參與軟體需求拆解、程式自動生成、測試驗證、協作管理及產品疊代，強調扁平化結構、資料驅動、閉環優化與人機共創。
方向涵蓋運用AI協作平台、API整合、Prompt工程等手法，實現更高效、智能且具彈性的軟體開發流程。目標在於提升開發生產力、創新速度與品質控管，為軟體產業注入AI驅動的全新動能。
一、引言 隨著AIware開發導入各種生成式AI、LLM應用，傳統軟體工程的需求文件、規格定義與人工測試，已無法滿足智能產品高速疊代與複雜品質驗證所需。新一代的...
一、前言 隨著AIware開發時代到來，軟體開發流程正從「以人工為主」的作業線型進化為「AI主動驅動」的智能閉環。「AI主導迭代」意味著：AI不再只是輔助工程師...
一、前言 隨著AIware開發逐步成為主流，人機協作的深度與廣度不斷擴展，AI已不只是工具，更是行動決策的重要協作者。在這樣的變革之下，人機之間的信任建立與協作...
一、前言 隨著AI技術滲透軟體產業，「軟體架構」的設計思想正從經典理論走向顛覆式重塑。AIware時代的到來，使傳統模組分層、設計模式、責任劃分與協作規則都遭遇...
一、前言 近十年來，「資料驅動開發（Data-Driven Development, DDD）」逐漸成為軟體工程與AI應用融合的基石。資料不只是“燃料”，更是A...
一、前言 AI自動代碼生成技術（AI Code Generation）已成為近年軟體產業最受矚目與具顛覆性的創新之一。隨著大型語言模型（LLM）與生成式AI演算...
一、前言 隨著生成式AI技術指數型進化，軟體開發領域已步入多模態AI（Multimodal AI）加速融合的嶄新時代。從過往專攻單一數據型態（如文字、圖像、語音...
一、前言 AIware時代的軟體工程，不再將「程式碼質量」視為單一開發者或人工團隊的責任。透過生成式AI、大型語言模型與自動化平台的結合，質量控制（Qualit...
一、前言 隨著AIware成為主流，人工智慧驅動的創新已不再停留於軟體本身，硬體設計的突破已成AI性能釋放和應用規模化的根本門檻。從雲端資料中心、雲端AI服務器...
一、前言 隨著AIware成為軟體產業的核心範式，開發者角色正經歷史無前例的轉型。過去由人類工程師主導程式設計、編寫、測試再到部署的模式，正在「AI輔助」甚至「...
