ExplainThis 全端開發雙週報 #44

AI 帶給前後端工程師什麼機會? 前後端工程師該如何調整?

嗨～ 歡迎閱讀最新一期的 ExplainThis 全端雙週報。在本期內容開始之前，想先與讀者們說聲 2025 新年快樂！

在 2024 年我們發的最後一篇社群貼文 (連結) 談到，透過微小的持續累積，一年下來著實可以有相當可觀的成果。

在 2024，我們寫了上百篇社群貼文、二十多期的雙週報，也在 E+ 成長計畫 (連結) 寫了五十篇深度內容 (每篇超過三千字，總共超過 15 萬字)，還出了一本二十多萬字的求職相關書籍。在 E+ 社群中，我們辦了八場直播工作坊、整理了二十多個實用的模板資源、在Discord 上回答了讀者近百個問題。

ExplainThis 團隊的每個成員都有自己的正職工作，只有晚上與週末能夠投入在這個興趣專案上。這些看似很多的成果，是每天、每週的微小累積，慢慢堆疊出來的。

在 2025 年，相信許多人會設定一些新年目標，在實踐目標的當下，可能會覺得累、覺得想放棄。但其實只要多堅持一下，不用在當下就一定要做到某個多大的躍進，一年後回頭看，會發現自己累積的比想像還要多。

在 2024 年末，要特別感謝讀者們的支持，也期待在 2025 年持續與大家一同成長 🙂

以上，讓我們進到本週的雙週報主題文 — 生成式 AI 帶給傳統前後端工程師什麼機會? 傳統前後端工程師該如何調整?

AI 帶給傳統前後端工程師什麼機會? 前後端工程師該如何調整?

過去兩年，當談到 AI 對傳統前後端工程師的影響，在社群中最常聽見一種典型的 AI 末日說，意即當某個新的 AI 模型或工具被推出，這類論點的人就會說「XXX 完蛋了」。

例如 GPT-4 推出時，有一個拍下 UI 圖轉成簡易前端的展示，當時就有許多這類論點的人說「前端工程師完蛋了」。

然而，比起這種末日說，我們看到反而是機會，傳統前後端工程師能在 AI 時代有更大的發揮。當然，這也會需要一些調整。因此，在這期雙週報想來談談 AI 帶給傳統前後端工程師什麼機會? 以及前後端工程師該如何調整?

在往下談之前，想先說為什麼我們認為 AI 末日說與我們的觀察不符。回到前面提的例子，從事實的角度來看，GPT-4 出來這麼久，甚至後面的 4o 與 o1 模型出來，前端工程師都沒有完蛋，甚至各大公司，甚至 OpenAI 本身都持續在招募前端工程師。

退一步來說，即使現在有 v0 或 Bolt 等生成式 UI 工具，前端工程師的工作，還有很大一部分沒辦法由 AI 代勞。以先前社群在傳的前端水很深的圖來說，現代的前端工程師，會越來越往下走。

這意味著，在 AI 出現後，前後工程師的價值更加提高。因為前後端工程師可以透過 AI 工具，從那些繁瑣的任務被釋放出來。不過這也代表著，只會簡單且繁瑣的任務的人，不再會是市場所需要的。與此同時，工程師能往更有挑戰性，同時能帶來更大成就感的面向深入發展。

然而，什麼是對傳統前後端工程師來說，更有挑戰，同時能帶來更大成就的機會呢?

AI 帶給傳統前後端工程師的機會

我們的觀點是往 AI 應用層走，有滿滿的機會等著探索與開發。吳恩達教授在 2024 年底給的《AI, Agents and Applications》演講提到，雖然在社群中很多人都關注在底層的模型 (例如 OpenAI 的 GPT，或是 Anthropic 的 Claude)。他認為這沒有什麼不好的，但他認為要讓技術層級的發展獲得成功，我們需要在應用層級上獲得成功。

從他的觀點看，在應用層級上的成功，能創造更多的收益，才能進一步灌注讓更底層的基礎技術能持續發展。進一步說，他認為對多數的台灣公司而言，專注在開發 AI 應用將能獲得最好的機會 (詳見該演講 2:05 秒的投影片)。

Sequoia 今年發表的《Generative AI’s Act o1》一文談到就如同在雲端世代，因為各種基礎建設 (例如 AWS、Cloudflare、Snowflake 等等)，讓開發軟體應用變得很簡單，因此催生了許多軟體 SaaS 產品。而在 AI 的基礎模型發展蓬勃之際，基於 AI 而生的應用，會是新的市場前景。

開發應用，或者基於底層的模型來進一步打造產品，這完全是過去前後端工程師在做的事情。這也是為什麼，我們認為這些 AI 技術、基底模型的出現，對前後端工程師反而是機會，因為能把原本在做的事情，拓展到新的領域上。

前後端工程師該如何調整?

基於上一段的描述，在市場上，會需要有能夠運用各類 AI 模型與工具，來創造軟體產品、開發 AI 應用的工程師，而傳統的前後端工程師，幾乎是最容易跨足這個新領域的族群。

不過，開發 AI 應用所需要的技術與工具，有許多是在過往前後端工程師的技術棧不存在的，這是前後端工程師需要調整的地方。要能夠進一步去學習使用不同的工具，來開發在 AI 時代的應用。

具體來說會有以下 (但不限於以下)

• 提示詞工程 (prompt engineering)

• 微調 (fine-tuning)

• RAG (retrieval augmented regeneration)

• 向量資料庫 (vector database)

• 評估 (eval)

• 代理 (agent)

• 多模態應用開發 (multi-modal)

• 本地優先的 AI 應用 (local-first AI)

感興趣的讀者，這些主題都會是 E+ 成長計畫 (連結) 在 2025 年將會涵蓋的主題文內容，推薦可以加入 E+ 一起在這些面向學習與精進。

除了這些技術與工具外，我們也推薦在 AI 快速演進下，前後端工程師要去加深對領域的掌握、學會透過 AI 工具協助提升自己的生產力。同時，在使用 AI 工具的同時，不要失去自己的思考。

關於這些要點，我們在 E+ 的主題文中都有更詳細的說明。想了解更多的讀者也歡迎加入閱讀 (連結) 。

本期推薦

• VS Code 宣布把 GitHub Copilot 免費開放，而且有每月 50 次 GPT-4o 與 Claude 3.5 Sonnet 的額度。新增的一些功能也幾乎都跟 Cursor 一樣。換句話說，假如只是自己做個人專案，或平常要使用，同時下載 VS Code 與 Cursor，每個月就有合計 100 次的免費 GPT-4o 與 Claude 3.5 Sonnet 額度 (連結)

• 由 UI 各路高手集結開發的開源 React 元件庫 Base UI，最近獲得很高的討論度 (連結)。另外，如果對 Vue 的元件庫感興趣，最近 UI Lib Picker 也非常熱門 (連結)

• Amazon CTO 每年都會對新年度的技術趨勢做預測，今年他也分享了對 2025 的看法 (連結)，其中第一點特別發人省思

• LinkedIn 創辦人分享了自己對 AI 發展趨勢的看法 (連結)，與先前吳恩達教授分享的 2025 年預測很接近 (連結)，基本上都認為 AI 代理 (AI agent) 會是 2025 年的重點

• 談到 AI，許多人都會談到圖靈完備性，Sam Who 最新力作，用淺顯易懂的方式解釋了這個主題 (連結)

• 最近開發者社群最多人討論的話題之一，是 Ghostty 這個終端機開源了。Ghostty 主打原生、效能好、功能多，如果你對於嘗試新的終端機感興趣，可以玩玩看 Ghostty (連結)

• 過去有不少讀者提問一些職涯發展的問題，在跟讀者們聊的過程中，發現有部分讀者對於工程師的職涯發展路徑有一些困惑。關於這點，推薦一讀《軟體工程師的職涯路徑概覽》 一文 (連結)，以及《軟體工程師如何在職涯持續成長?》一文 (連結)

• 最近社群越來越多值得推薦的中文技術電子報，例如 CK 技術週報 (連結)，推薦感興趣的讀者訂閱