AI 每天都在變強。
作為一名軟體工程師，這是我經常放在心上的議題，因此我想分享我已經付諸實行、用來保持對 AI 競爭優勢的計畫。
我相信，在合理範圍內保持一點「未雨綢繆」是很有幫助的特質。
善用新工具與新技術來保持自身的相關性，某種程度上也可以說是我們這份工作的本質。
先聲明一下，這不是一套拯救世界的計畫（要是我有所有答案就好了！），而是我個人採取的一些行動；我相信這些行動能提高我持續維持對 AI 競爭優勢的機率。
至少再撐一陣子……
以下是我這個計畫的視覺化示意圖，我們會逐一詳細說明各個部分。
基礎與基本功
在進入我的實際計畫之前，先從一個小故事開始。
這是我成為軟體工程師的故事。
如果十年前有人告訴我，今天我會以軟體工程師的身分工作，我一定不會相信。
那時我在大學念的是商學與財務。
畢業後，我開始面試金融業的工作。與此同時，我也在嘗試玩無人機，那是我的興趣之一。
我很快意識到，這其實有機會把無人機服務打包提供給房地產經紀人，幫他們透過航拍影像與影片推廣高端物件。
在這個過程中，我學到了很多，像是陌生開發、行銷、財務規劃和客戶管理。
但最重要的是，我發現自己其實想做的是軟體。我們的客戶開始向我們詢問，有沒有工具可以編輯媒體素材、儲存、串流，並提供給他們的客戶使用。這讓我開始深入了解軟體的內部運作，也打開了我對許多可能性的眼界。
不久之後，我報名參加了一個程式設計訓練營，學習網站開發的基礎。
那 9 週的密集訓練對我來說很吃力，但也帶來了最好的改變。
我的大腦被迫用新的方式思考：資料結構與模式、軟體設計與元件、原則與框架。
從那之後，我就再也沒有停止寫程式。
這 6 年來，我從新創公司一路做到較大型的企業，持續打造軟體。
我最近剛開始一份新的軟體工程師工作，並注意到，和我剛寫下第一行正式程式碼的時候相比，我的工作方式已經有了巨大的變化。
我不是在說哪一種比較好或比較差。
就像我不規則的職涯路徑一樣，每一步都伴隨著各自的挑戰，但也帶來相應的收穫。
改變是唯一不變的，而改變也帶來無限機會。
我想先從我的故事開場，是為了鼓勵你們 擁抱改變，同時也強調 投資基本功的重要性。
這是接下來內容的基礎。
用正確的心態釋放潛力
樂觀的心態，是釋放潛力並與 AI 正向協作的關鍵。
在某些情況下，圍繞著 AI 的悲觀情緒實在太多了。
我不認為這是健康的。
我不是說我們應該盲目信任 AI，而是應該把它視為一種可以善加利用的新工具，並開始適應它，將它當作新的常態。
我也承認，目前就業市場很艱難，尤其是對初階開發者而言。
保持好奇、熱情、興奮，並維持開放的心態。
在我的人脈圈中，我看過沒有職場經驗的初階工程師展現出非常強的創意與資源整合能力，最後拿到很棒的職涯機會。
我非常推薦閱讀 Anthropic 的資深工程師 Felix Rieseberg 所寫的文章 Hunger Beats Tenure。這篇文章對初階開發者提出了令人耳目一新的樂觀觀點，並提供了可立即採取的實際行動，幫助你在當前就業市場中脫穎而出，例如善用你新鮮的觀點，並把目標放在具有巨大改變潛力的大膽想法上。
選擇一個發展計畫並堅持下去
認真思考你的個人目標，並制定一份能幫助你達成目標的發展計畫。
在這個注意力經濟時代，人們往往從一件事滑到下一件事，追逐一個又一個熱門話題。
跟上產業趨勢並沒有壞處，不過不要把它當成你的核心策略。
AI 時代同時獎勵通才與專才。前者可以在不同工具之間建立沒人想過的關聯，後者則能開發出深層直覺。
我個人喜歡採用 T 型發展路徑，兼顧兩者優勢。
T 的橫槓代表我努力 掌握最新趨勢並進行嘗試；而 T 的直槓則是我 加深在金融科技工程領域的知識。這也是我花最多學習與成長時間的部分（70%～80%）。
嚴格遵循你的計畫。 一開始可能會覺得進展很慢，但一旦開始累積動能，當各個知識點開始串連起來時，你就會感受到它的好處。
深化領域專業
我的重點是 加深我在某個特定領域的知識，累積無可取代的經驗與產業知識，讓自己從眾人之中脫穎而出。
如果你能 把商業層面的深度知識結合起來，並將這些知識轉化成技術解決方案，別人就會把你視為獨特且有價值的人才。
以我自己來說，我正在培養自己在金融科技工程領域的競爭優勢。
我在這個領域工作已經快 5 年了，對付款流程與系統底層的運作方式有一定理解。
我會透過各種資源持續掌握最新趨勢，例如從當地圖書館借來的書、Podcast、電子報，以及社群聚會。
如果你對金融科技有興趣，我個人推薦以下幾本書作為起點：
- The Anatomy of the Swipe
- The Pay Off
擴展你對工具的認識
要成為 AI 原生，而不是 AI 依賴者。
懂得在適當時機善用 AI，利用現有工具發揮效益。
AI 在資訊搜尋、探索與整合方面非常強大。
在這種情況下，情境管理變得至關重要。
以下是一些幫助我更有效與 AI 協作的做法：
- 在前期投入更多時間釐清需求，與利害關係人討論需求，並將這些發現整理到一份可以持續更新的文件，讓你的代理能夠讀取
- 採用規格驅動開發，用來結構化你的 AI 輸出
- 花時間撰寫詳細的架構決策紀錄（ADR），記錄 為什麼，而不只是 做了什麼
- 透過 MCP 伺服器與連接器，把你的工具和資訊來源串接起來，讓你的代理能接入所有關鍵工具（Jira、GitHub、Slack 等）
- 先用 AI 廣泛探索，再用你的判斷深入篩選
- 用 AI 更主動地與利害關係人溝通，例如分享原型，而不只是文件，讓想法傳達得更清楚
- 用 AI 更有效地幫助他人。例如，上週我就用 Claude 幫團隊新成員產出了一份 Go 語言指南
將 AI 廢料降到最低
善用 AI 很好，但有意識地使用它更好。
AI 讓你更容易產出更多內容，不代表你就應該這麼做。
加入新組織時，不要一進去就立刻開始改東西。
先了解團隊的工程工作方式，再考慮要做哪些改變。
在 AI 驅動的開發情境中，如果你不了解規則、也沒有定義好範圍，影響範圍可能會非常大。
我在工作中會採用的一些做法：
- 把 PR 範圍縮小，讓審查更容易，也降低潛在問題
- 在下提示詞前先思考，先把自己的想法、假設和做法寫下來
- 加入人工檢查點（架構決策、大型變更審查）
- 下提示詞時，明確定義目標受眾，提高相關性
在分享 AI 產出的成果之前，我會先問自己：
- 我真的有審過嗎？ 一個簡單原則是：不要把你自己都不會讀的文件分享給別人
- 我有提供原創性的思考嗎？ 像是個人洞見、經驗、觀點。
- 我是在幫別人省時間，還是在浪費別人的時間？ 一份冗長的 AI 文件可能只要幾分鐘就能生成，但同事可能要花好幾個小時才能理解。
- 我有把名字簽上去的把握嗎？ 問責非常重要。
- 我有標示 AI 免責聲明嗎？ 當某個產出是 AI 生成時要明確說明，讓使用者在審查時能提高警覺。
衡量上述內容的一個非正式方式，是問自己：你是不是那種別人樂於一起合作、而且能提供價值的人？
你也可以更進一步，從組織層級創造價值。
根據我的經驗，AI 並不擅長在那個層級有效推動改變，也不太容易獲得工程師的正面回饋。
AI 往往會過度設計。我一直很欣賞那種能用簡單方案與有效工具解決複雜問題的工程文化。
個人特質勝過資訊
隨著資訊越來越容易取得，個人特質、經驗和獨特觀點也變得更有價值。
我會花更多時間培養軟實力，讓自己成為更好的協作者：
- 溝通
- 傾聽
- 蒐集需求
人們往往更重視體驗，而不只是解決方案。
X 上這則貼文很能傳達這個概念：
不要讓 AI 奪走你的觀點，以及打造產品時的樂趣與喜悅。
我從不停止實作與嘗試。
我注意到，越來越多公司開始意識到，在 AI 時代，一個強而有力的招募訊號，就是候選人能不能就軟體系統的打造進行一場充滿熱情的討論。
熱情與興奮，是最好的軟體背後的動力。 這也構成了所提供體驗的一部分。
與其在 AI 最擅長的地方打敗它，我更試著在它表現較差的地方超越它：來自真實世界經驗與獨特觀點所激發的熱情與創意思考。
我會花時間經營我的人脈與社群，成為能挑戰並磨練我觀點的社群一員。
AI 無法取代人類經驗的原始分享。
其實我前陣子有去參加一場主題為「AI 做不到什麼？」的聚會。
和其他工程師一起，我們花了好幾個小時辯論並分享各自獨特的觀點。
我希望放大並分享我獨特的聲音。
建立個人形象，並參與對話。
可以這麼做的一些方式：
- 在 DEV 上分享你的實驗、想法與發現
- 在 LinkedIn 上參與互動並與他人建立連結
- 在 GitHub 上維護一份作品集，反映你是誰，以及你熱衷的是什麼
重要的不只是你在打造什麼，也包括你為什麼而打造。
我的問題是：你也正在為自己打造一套計畫嗎？你目前正在投資哪些技能？
如果有，我很想多了解！請和社群分享一些實用建議，談談你是如何維持對 AI 的競爭優勢。
如果沒有，現在開始也還不算太晚！如果你需要任何建議，歡迎在留言中告訴我，我很樂意幫你開始。
原文出處：https://dev.to/javz/ai-is-getting-better-here-is-my-plan-to-stay-ahead-2822
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