初次見面。我是在 PRUM 擔任工程師的，すもも🍑
我平常會整理並分享，在程式學習與實務工作中容易卡關的重點與思考方式。
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在轉職活動中製作作品集時，最先想到的，應該就是「先不管其他，總之把能動的東西完成」吧。
不管是上過課程的人，還是靠自學學習的人，都很容易在有限的時間內拼命把作品做出來。
只是，完成之後卻常常會突然感到不安：「這樣真的會被評價嗎？」
課程生與自學者，各自面臨的差異化關卡
許多課程畢業生會依照相同的課綱來製作作品集。結果，作品往往很容易出現相似的架構、相似的功能。
因此大家常說「差異化」很重要，但在沒有實務經驗的情況下，要靠技術力本身拉開差距並不容易。
更何況要在求職活動並行的同時，還要從零開始挑戰具獨特性的技術，老實說門檻相當高。
招聘方看重的，已經不只是直接寫程式的能力
另一方面，在招募現場，評估標準也正在逐漸改變。 > - 與其看你能不能從零寫出程式碼，不如看你能不能理解 AI 寫出的程式碼
- 能不能用自己的話，說明為什麼採用那樣的設計與實作
這些，已經開始成為評價的分水嶺。
對於技術差異化困難的未經驗者來說，這其實也是機會。真正拉開差距的，不是技術力本身，而是能否說明「為什麼」的理解能力。
你能不能用自己的話說明，為什麼選了那項技術
語言與框架的選擇理由、功能的設計理由。即使腦中覺得自己「大致懂了」，如果沒有先準備好把它說出口，面試時還是很難回答得好。
若事前沒有整理，等到真的被問到的瞬間，往往說不出精準的表達。
平時就養成思考「為什麼」的習慣
這不是面試前一刻才匆忙準備就行的東西。
在平常的學習與製作過程中，就養成每次都把「這是在為了什麼而做」、「為什麼選這個方法」說清楚的習慣，這會直接轉化成面試時的表達能力。
具體來說，關於作品集，至少以下幾項最好能用自己的話說明：
- 為什麼選擇這個作品主題（例如待辦清單或天氣 App）
- 為什麼選擇那個程式語言／框架（還有哪些其他選項，以及比較了什麼後才決定）
- 為什麼做成那些功能與規格（優先考量了什麼、又捨棄了什麼）
- 哪些部分請 AI 幫忙寫，哪些部分是自己寫的，以及判斷基準是什麼
- 實作過程中卡關的地方，以及解決方法
- 如果現在要重做，最想修改哪裡
能不能用自己的話回答這 6 點，會大幅影響你在面試中的應對表現。
總結
AI 不僅能大幅幫助你提升寫程式的速度，也能減少查資料的時間。能夠善加運用它，本身就是未來工程師不可或缺的能力。
但當別人當面提問時，AI 不會坐在你旁邊替你回答。能用自己的話說明自己的想法，我認為這是不論 AI 進化到什麼程度，都無法取代的一部分。
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