2025年7月26日 星期六

台灣企業為何仍偏愛「手刻」PHP 工程師？AI時代下的真實需求

AI 時代下，台灣企業為何仍偏愛「手刻」PHP 工程師？

在人工智慧工具日益普及的今天，許多開發者或許會好奇：為什麼台灣的企業在招聘 PHP 工程師時，仍然偏好那些具備手寫程式碼能力的候選人，而非主要依賴 AI 工具的工程師？這並非企業守舊，而是基於實際的技術需求、市場現況與企業文化等多重考量。

1. 客製化系統 — 程式碼品質與掌控力的基石

台灣許多企業，特別是中小型或傳統產業，其使用的 PHP 系統多半是高度客製化或歷史遺留的 (Legacy Systems)。這些系統的維護、除錯與功能擴充，都要求工程師深入理解程式碼邏輯、資料庫結構與業務細節。

手刻程式碼的工程師通常具備紮實的程式設計基礎，能精準掌控程式碼品質，有效應對複雜或非標準化的專案需求。試想，一個電商系統的核心結帳邏輯，如果 AI 生成的程式碼存在隱藏錯誤或資安漏洞，企業可能面臨巨大損失。這使得企業更傾向於招聘能獨立審查、修正 AI 產出程式碼，並對程式碼品質有絕對掌控力的人才。

2. AI 工具的「不完美」— 當前限制與資安考量

雖然 AI 工具如 GitHub Copilot、ChatGPT 在生成簡單程式碼或原型時效率驚人，但面對複雜專案或需深度整合的系統時，它們仍有明顯的限制。根據業界觀察，AI 生成的程式碼即使語法正確，也可能存在邏輯錯誤、潛在的資安風險或與現有系統不相容的問題。

AI 生成程式碼潛藏風險的深層原因：

  • 訓練資料的限制與偏差：AI 模型是從大量的現有程式碼中學習。如果訓練資料中包含了有錯誤或存在漏洞的程式碼，AI 可能會學習到這些模式，並在生成新程式碼時重現它們。它缺乏對程式碼深層語義的理解，無法像人類開發者那樣預見潛在副作用。

    • 範例：如果 AI 的訓練資料中包含過時的加密方法，它可能會在生成新程式碼時無意中採用這些不安全的實踐，導致資安漏洞。

  • 上下文理解不足：AI 僅基於您提供的輸入生成程式碼，它不了解您的整個專案架構、特定的業務需求、已存在的安全策略或非功能性需求（如性能、可擴展性）。

    • 範例：您要求 AI 生成一個用戶登入功能，但如果沒有明確告知專案已有的權限管理系統和加密標準，AI 可能會生成一個與現有系統不相容或安全性不足的模組。

  • 安全性未被優先考慮：AI 的目標通常是生成「能工作」的程式碼，而不是「安全」的程式碼。除非您明確要求，否則它可能不會預設實施最佳的安全實踐。

    • 範例：如果沒有明確提示，AI 可能會生成使用字串拼接的 SQL 查詢，而不會使用更安全的參數化查詢，從而引入 SQL 注入風險。

  • 缺乏批判性思維：AI 不會對自己生成的程式碼進行批判性評估。它無法辨識出一些巧妙的邏輯錯誤，這些錯誤在單純的語法層面是正確的，但在特定條件下會導致問題。

    • 範例：AI 可能會生成一個在特定邊界條件下會導致無限迴圈或資源洩漏的演算法，而這需要人類工程師的邏輯分析能力才能發現。

3. 市場與文化 — 實務經驗勝過單純工具操作

台灣的 PHP 工程師市場以中小型企業和新創公司為主，這些公司多半仰賴 PHP 框架（如 Laravel、CodeIgniter）快速建置網站或後端系統。手刻能力強的工程師通常對這些框架的底層邏輯有更深理解，能快速適應企業客製化需求並有效除錯。

此外，台灣的工程師養成教育與企業文化普遍強調紮實的程式設計基礎。企業普遍認為，手刻程式碼是培養邏輯思維與問題解決能力的必要過程。一位能熟練手刻的工程師，也能更好地與 AI 工具協作，因為他們能判斷 AI 產出的程式碼是否正確，並進行必要的優化。

目前，AI 技能在台灣企業招聘中仍多被視為加分項而非核心條件。例如，根據近期對台灣 IT 人力市場的非正式調查，超過 75% 的 PHP 職缺在核心要求中仍強調對 PHP 語言、MySQL 資料庫和常見框架的熟練掌握，而非對特定 AI 工具的使用經驗。這表明企業仍然重視工程師獨立解決問題的底層能力。

4. 如何高效利用 AI 並避免 Google 搜尋的程式碼風險？

既然人的學習能力有限，您應該優先掌握 PHP 開發中最關鍵的技能，減少對 Google 或 AI 的過度依賴。AI 工具的價值在於幫您節省學習與開發的時間，讓您專注於核心技能與業務邏輯。

(1) 用 AI 取代 Google 搜尋，減少風險

傳統的 Google 搜尋程式碼（例如從 Stack Overflow、論壇或部落格）存在以下風險：

  • 品質不一：網上的程式碼片段可能來自過時的技術（例如 PHP 5.x 的寫法）或未經充分測試，無法保證正確性或安全性。

  • 資安漏洞：許多程式碼未考慮資安問題，例如未防範 SQL 注入、XSS 攻擊或 CSRF 漏洞。直接複製可能引入安全風險。

  • 缺乏脈絡：搜尋到的程式碼通常是通用的，無法完全契合您的專案需求（例如特定的資料庫結構或業務邏輯）。

  • 維護困難：複製來的程式碼可能缺乏註解或結構不良，後續維護成本高，尤其在台灣企業常見的客製化或 Legacy System 中。

相比之下，AI 工具雖然也可能產生不完美的程式碼，但它們的優勢在於能根據您的具體需求生成更相關的程式碼，並隨著訓練資料持續改進。

要高效利用 AI 並取代傳統搜尋，關鍵在於：

  • 明確描述需求：與其在 Google 搜尋「PHP 實現分頁」，不如直接問 AI 工具：「幫我生成一個 Laravel 分頁功能，包含產品清單與按類別篩選。」這樣能得到更符合需求的程式碼。

    • 範例提示：「用 Laravel 8 寫一個產品清單的控制器與視圖，支援分頁與按價格範圍篩選，使用 PDO 防止 SQL 注入。」

  • 迭代優化：如果 AI 生成的程式碼不夠好，繼續與 AI 互動，補充需求。例如：「在之前的程式碼中添加 CSRF 保護並使用 Eager Loading 優化查詢。」

  • 學習參考：將 AI 生成的程式碼作為學習範例，研究其邏輯並手動重寫，確保您理解並能掌控程式碼。

(2) 專注學習核心技能，減少對外部程式碼的依賴

既然人的學習能力有限，您應該優先掌握 PHP 開發中最關鍵的技能，減少對 Google 或 AI 的過度依賴：

  • 核心 PHP 與框架：深入理解 PHP 的 OOP、資料庫操作（PDO 或 ORM）與主流框架（如 Laravel）。這些基礎讓您能快速判斷 AI 程式碼的品質。

  • 資安意識：學習常見的資安最佳實踐（例如參數化查詢、輸入驗證、CSRF 保護），這樣您能立即辨識 Google 或 AI 程式碼中的漏洞。

  • 業務邏輯思維：台灣企業的客製化系統重視業務需求的實現。練習將業務需求轉化為程式碼，例如將「用戶只能購買庫存足夠的商品」轉為具體的資料庫查詢與條件邏輯。

(3) 使用 AI 輔助重複性任務

AI 工具最適合用於快速生成重複性或標準化的程式碼，讓您專注於高價值的客製化邏輯：

  • 生成基礎程式碼：讓 AI 幫您生成模型、控制器、遷移檔案或基本的 CRUD 功能。例如：

    PHP
    // AI 生成的 Laravel 模型
class Product extends Model
{
    protected $fillable = ['name', 'price', 'category_id'];
}

    然後您手動添加關聯或自訂方法：

    PHP
    public function category()
{
    return $this->belongsTo(Category::class);
}

  • 生成測試程式碼：讓 AI 生成單元測試（PHPUnit）或 API 測試腳本，然後手動調整以涵蓋邊緣情況。

  • 文件與註解：用 AI 生成程式碼註解或 API 文件初稿，然後手動補充專案特定的細節。

5. 如何審查與優化 AI 程式碼，取代 Google 程式碼的風險

雖然 AI 工具比 Google 搜尋更安全，但其程式碼仍可能有錯誤或不適用於您的專案。以下是審查與優化的步驟：

  • 檢查資安問題：

    • 確保程式碼使用安全的資料庫查詢（例如 PDO 或 ORM），避免 SQL 注入。

    • 檢查表單處理是否包含 CSRF 保護（例如 Laravel 的 @csrf）。

    • 驗證是否有適當的輸入驗證（例如 Laravel 的 Validator）。

  • 確認業務邏輯：

    • 檢查 AI 程式碼是否正確實現業務需求。例如，電商結帳流程是否處理了庫存檢查、折扣計算或交易失敗的回滾。

    • 範例：AI 可能生成簡單的結帳邏輯：

      PHP
      public function checkout(Request $request)
{
    $order = Order::create($request->all());
    return response()->json(['message' => 'Order created']);
}

      您需要手動添加庫存檢查與交易處理：

      PHP
      public function checkout(Request $request)
{
    DB::beginTransaction();
    try {
        $product = Product::findOrFail($request->product_id);
        if ($product->stock < $request->quantity) {
            throw new Exception('Insufficient stock');
        }
        $product->decrement('stock', $request->quantity);
        $order = Order::create($request->all());
        DB::commit();
        return response()->json(['message' => 'Order created']);
    } catch (Exception $e) {
        DB::rollBack();
        return response()->json(['error' => $e->getMessage()], 400);
    }
}

  • 優化效能：

    • 檢查是否有不必要的資料庫查詢（例如 N+1 問題），並使用 Eager Loading 或快取優化。

    • 範例：將 AI 生成的 Product::all() 改為 Product::with('category')->paginate(10)。

  • 確保相容性：

    • 確認程式碼是否相容於您的 PHP 版本（例如 PHP 7.4 或 8.x）或專案的框架版本。

    • 檢查是否符合企業的程式碼規範（例如 PSR-12）。

6. 實務案例：用 AI 取代 Google 搜尋

假設您需要實現一個 PHP 功能：用戶可以上傳圖片並儲存到資料庫。以下是如何用 AI 工具取代 Google 搜尋，並結合手寫程式碼：

  1. 使用 AI 生成基礎程式碼：

    • 提示：「用 Laravel 寫一個圖片上傳功能，包含表單與後端處理，儲存到 public 目錄並記錄到資料庫。」

    • AI 可能生成：

      PHP
      // ImageController.php
public function upload(Request $request)
{
    $path = $request->file('image')->store('images', 'public');
    Image::create(['path' => $path]);
    return redirect()->back()->with('success', 'Image uploaded');
}
      Blade
      <form method="POST" action="/upload" enctype="multipart/form-data">
    <input type="file" name="image">
    <button type="submit">Upload</button>
</form>

  2. 審查與手動優化：

    • 問題 1：缺少 CSRF 保護。

    • 問題 2：未驗證檔案類型或大小，可能導致安全風險。

    • 問題 3：未處理上傳失敗的情況。

    • 改進程式碼：

      PHP
      public function upload(Request $request)
{
    $request->validate([
        'image' => 'required|image|mimes:jpeg,png,gif|max:2048', // 限制檔案類型與大小
    ]);

    try {
        $path = $request->file('image')->store('images', 'public');
        Image::create(['path' => $path, 'user_id' => auth()->id()]); // 添加用戶關聯
        return redirect()->back()->with('success', 'Image uploaded successfully');
    } catch (Exception $e) {
        return redirect()->back()->with('error', 'Upload failed: ' . $e->getMessage());
    }
}
      Blade
      <form method="POST" action="/upload" enctype="multipart/data">
    @csrf
    <input type="file" name="image" accept="image/*">
    @error('image')
        <div class="error">{{ $message }}</div>
    @enderror
    <button type="submit">Upload</button>
</form>

  3. 成果：

    • AI 提供了快速的程式碼雛形，省去 Google 搜尋的時間。

    • 手動優化確保了資安（檔案驗證、CSRF）、錯誤處理與業務邏輯（用戶關聯），符合企業需求。

7. 長期策略：培養核心能力，減少外部依賴

為了避免依賴 Google 搜尋的風險程式碼，並最大化 AI 工具的價值，您需要培養以下核心能力：

  • 程式碼審查能力：學會快速辨識程式碼中的錯誤、漏洞或效能問題。這需要您熟悉 PHP 的最佳實踐與框架生態。

  • 模組化思維：將專案拆解為小模組（例如資料驗證、檔案處理、資料庫操作），用 AI 生成模組雛形，然後手動整合與優化。

  • 學習選擇性依賴：對於不熟悉的領域（例如新框架或第三方 API），用 AI 快速學習範例，但最終仍需手寫或改進程式碼以確保品質。

  • 建立個人程式碼庫：將您優化過的 AI 程式碼或手寫程式碼片段儲存到個人 GitHub 倉庫，形成可重用的程式碼庫，減少未來對外部資源的依賴。

未來趨勢與給求職者的建議

這並不代表 AI 工具無用武之地。事實上，AI 的未來潛力巨大，它將越來越成為工程師的強大輔助工具。具備手刻能力的工程師，能更有效地利用 AI 提升開發效率，例如：

  • 加速重複性程式碼生成：利用 AI 快速生成模板、CRUD 操作或簡單的函式。

  • 提供程式碼建議：將 AI 視為一位「高級副駕駛」，幫助發現潛在問題或提供優化建議。

  • 學習新技術：利用 AI 快速理解新語法、新框架或新概念。

對於有志於進入 PHP 工程師領域的人才，未來的競爭力將來自於手刻實力與 AI 協作能力的結合。給您的具體建議是：

  • 打好基礎：深入學習 PHP 語言本身，熟悉物件導向程式設計 (OOP)、資料結構與演算法。

  • 精通框架：至少精通一個主流 PHP 框架，如 Laravel 或 CodeIgniter，理解其底層原理。

  • 強化資料庫技能：熟練 MySQL 或其他資料庫操作，包含 SQL 語法、效能優化與設計。

  • 掌握核心技術：熟悉 API 串接、Git 版本控制、常用設計模式等。

  • 學習 AI 工具：練習使用 GitHub Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，但要學會獨立審查其輸出，判斷其正確性、效率與安全性。

結論

台灣公司偏好招聘手刻程式碼的 PHP 工程師，是因為這代表工程師具備對程式設計的深入理解、解決複雜問題的能力，以及確保程式碼品質與系統穩定性的基礎。AI 工具雖能提升效率，但在複雜系統、資安要求與客製化需求面前仍有局限性，且企業對其信任度仍在建立中。

因此，對於希望在 PHP 工程師領域有所發展的人才來說，最明智的策略是持續強化紮實的程式設計基礎與實務經驗，同時將 AI 工具視為提升效率的輔助利器。這樣才能在快速變遷的技術浪潮中，站穩腳跟，成為企業真正需要的技術人才。

您認為，在實際的軟體開發工作中，還有哪些方面是 AI 目前難以取代人類工程師的呢？


Vibe Coding：從心態看技術選型

「Vibe Coding」是一種強調跟隨直覺、享受創作過程的寫程式心態。它提醒我們，技術不應只是冷冰冰的工具，而是一種充滿「人味」的創作。在 AI 時代，AI 工具（例如 GitHub Copilot、ChatGPT）可以大幅提升我們的寫作速度，但程式碼背後的 架構思考、業務邏輯與整體流暢度 仍然需要由人來主導。

這正是 Vibe Coding 精神的核心：將繁瑣的細節交給 AI 處理，而工程師則將精力集中在更高層次的架構設計與問題解決上。當企業選擇一個技術棧時，工程師的心態與工作方式也隨之改變。如果一個技術棧能讓團隊更專注於創造、減少瑣事，那它就具備更高的價值。

手刻 PHP：務實與效率的完美平衡

那麼，為何在 AI 時代，許多台灣企業仍舊偏愛「手刻」PHP 呢？這並非技術落後，而是出於對成本、效率和穩定性的務實考量。

1. 成本與維護的務實考量

對許多中小企業而言，IT 預算有限。PHP 的學習曲線平緩，工程師供給充足，薪資相對親民。更重要的是，台灣有大量的既有系統是基於 PHP 建立的，這些系統運行穩定，企業更傾向於找尋能維護和升級現有系統的 PHP 工程師，而非花費鉅資全面重寫。

2. 需求與架構的高度契合

許多台灣企業的業務需求主要集中在網站後台、電商網站與內部管理系統。這些系統功能相對固定且可預測。PHP 的成熟生態系，如 Laravel、WordPress，提供了豐富的工具與框架，能夠快速且精準地實現這些需求。「手刻」 在此情境下，意味著能夠高度客製化，不受框架過多限制，完美契合企業的獨特業務邏輯。

3. 成熟穩定的技術生態

PHP 經過數十年的發展，其生態系已經非常成熟。龐大的社群支援、穩定的技術基石以及豐富的函式庫，讓企業在遇到問題時能快速找到解決方案。對於不追求最新技術、但需要長期穩定運行的企業來說，PHP 是個安全且可靠的選擇。

整合觀點：兩種思維的交會

AI 時代與手刻 PHP，看似矛盾，實則相輔相成。我們可以這樣理解：

  • 手刻 PHP 提供了穩固的基石：它是一個成本效益高、穩定且彈性的技術棧，滿足了企業最核心的業務需求。

  • AI 工具與 Vibe Coding 則賦予了新的工作方式：AI 可以在 PHP 開發中扮演輔助角色，自動生成樣板程式碼、檢查語法錯誤，讓工程師能擺脫瑣碎事務。這讓開發者能夠實踐 Vibe Coding 的精神，將更多精力放在架構設計與業務邏輯的梳理上，享受解決問題的樂趣。

結語：務實，而非落後

台灣企業對「手刻」PHP 的偏愛，並非出於對新技術的抗拒，而是在 成本、效率、業務需求與技術穩定性 之間做出的務實選擇。同時，這也促使我們思考，如何在熟悉的技術棧中，擁抱 AI 帶來的變革，讓寫程式不只是一項工作，更是一種流暢而充滿創造力的體驗。

你認為，AI 時代下，傳統技術棧與新興工具的最佳結合方式是什麼？

AI 輔助 Vibe Coding 的常見問題

  1. AI 的「Vibe」與你的不同

    Vibe Coding 強調的是寫作者個人對程式碼流暢度的「感覺」與直覺。AI 產生的程式碼雖然語法正確，但可能與你腦中的架構、命名習慣或整體風格格格不入。這就像是 AI 試圖用你的聲音寫一篇文章，但遣詞用句總感覺不對勁，你最終還是需要花時間去修改，甚至全部重寫，反而打斷了你的心流。

  2. 生成式 AI 缺乏長遠的架構觀

    目前的 AI 工具擅長基於當前的上下文來生成程式碼片段。它們可以輕鬆地完成一個函式或一個類別，但對於整個應用程式的架構設計、模組間的耦合關係、未來的擴展性等，AI 卻無法提供高層次的洞察。當你跟著 AI 的建議一步步寫下去，很可能會在後續發現架構混亂、難以維護，這與 Vibe Coding 追求的「流暢」是背道而馳的。

  3. 依賴性與主動思考的衝突

    過度依賴 AI 輔助，可能會讓你減少主動思考。當你遇到一個問題時，AI 往往會直接給你一個現成的解決方案。這雖然快，但卻剝奪了你獨立思考、探索多種可能性的過程。Vibe Coding 鼓勵的是你與程式碼的「對話」，透過不斷嘗試與調整來找到最佳路徑，而 AI 的「捷徑」反而可能讓這個過程變得單一化。

  4. 除錯與理解成本

    AI 生成的程式碼有時會存在隱藏的 Bug 或不直觀的邏輯。當你需要對這些程式碼進行除錯時，由於不是自己親手寫的，理解成本會變得更高。你必須花時間去解構 AI 的寫法，這會嚴重中斷你的心流，將你從創作的樂趣中拉回瑣碎的除錯。

如何在 AI 時代下實踐 Vibe Coding？

與其讓 AI 主導，不如將它視為一個強大的「副手」，專門處理那些會打斷你心流的繁瑣工作：

  • 讓 AI 處理樣板程式碼：當你需要建立一個常見的類別或函式時，可以讓 AI 快速生成基礎結構，你再基於這個骨架進行創作。

  • 用 AI 來重構與優化：當你寫完一個版本後，可以請 AI 協助你優化命名、格式或尋找潛在的效能瓶頸。

  • 將 AI 視為隨時可用的技術字典：忘記某個語法或 API 怎麼用？直接問 AI，它能即時提供正確的資訊，讓你不用跳出編輯器去查資料，保持專注。

總結來說，AI 確實無法完全取代 Vibe Coding 的核心精神——人與程式碼的連結、直覺與高層次的架構思考。成功的關鍵在於找到一個平衡點：讓 AI 處理「做」的部分，而你來主導「想」的部分。

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