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、前言 隨著AI驅動軟體開發模式的快速演進，監督學習（Supervised Learning）與無監督學習（Unsupervised Learning）已成為...
一、前言 隨著商業環境日益複雜，組織面對跨部門協作、業務邏輯分支爆炸及決策規則遞增的挑戰。傳統軟體難以應對流程玲瑯滿目、需求不斷疊加的現實，導致開發、維運與最佳...
一、前言 隨著AIware徹底改變軟體開發模式，傳統的代碼備份、回溯與版本管理也迎來重大挑戰與再定義。在AI深度參與自動產生、重構與部署流程的時代，工程團隊如何...
一、前言 在AIware軟體開發日益普及下，「數據安全」與「用戶隱私」已成為開發者、平台與產業無法迴避的核心命題。數據成為AI運作、學習、優化的燃料，也同時是敏...
一、前言 隨著軟體複雜度提升，測試自動化已成品管不可或缺的核心。傳統測試方法雖然有效，卻無法完全覆蓋極大量且變動快速的代碼、API與多模態業務流。AI驅動的測試...
一、前言 AIware時代，軟體開發面臨的不再只是擴充使用者或資料量，更要能隨AI模型、推論框架、業務規模與運算平台快速演進。設計「靈活可擴展」的AIware系...
一、前言 隨著AI驅動浪潮席捲軟體產業，DevOps（Development & Operations，開發與運維一體化）理念不再只是強調自動化循環，而...
—— 闡述閉環評估與優化機制對軟體迭代的重要性 一、前言 軟體開發進化史從未脫離「反饋—調整—再出發」的底層邏輯。進入AIware時代，這種反饋迴路（Feedb...
一、前言 當AI成為軟體開發流程主力，整個軟體產業正迎來有史以來最劇烈、最具本質顛覆的轉型浪潮。AIware不只是程式寫作的自動化升級，而是商業模式、營運流程、...
