熱血漢誌 - 技術新鮮人到技術經理人，必懂的事

Vercel 的 v0 是一款 AI 驅動的前端開發工具，能夠將自然語言描述轉換為可部署的 React 元件和 UI 介面，支援 Tailwind CSS，並可直接部署至 Vercel 平台。此外，v0 提供 API 介面，讓開發者能將其整合至其他工具，如 Cursor IDE，進一步提升開發效率。 Vercel v0 API 介紹 v0 API 目前處於 Beta 階段，主要提供 v0-1.0-md 模型，具備以下特點： 多模態支援：接受文字與圖片（base64 編碼）輸入。  快速串流回應：提供低延遲的串流回應。  OpenAI 相容：遵循 OpenAI Chat Completions API 格式，易於整合至現有工具。  前端開發優化：特別針對 Next.js 和 Vercel 等現代前端框架進行優化。 要使用 v0 API，需訂閱 Premium 或 Team 方案 ，並啟用使用量計費。 使用方式 API 端點： POST https://api.v0.dev/v1/chat/completions 請求標頭： Authorization: Bearer YOUR_V0_API_KEY Content-Type: application/json 參數範例： { "model": "v0-1.0-md", "messages": [ { "role": "user", "content": "建立一個具有身份驗證功能的 Next.js AI 聊天機器人" } ], "stream": true } 您也可以使用官方的 AI SDK 進行整合： npm install ai @ai-sdk/vercel 範例程式 javascript import { generateText } from 'ai'; import { vercel } from '@ai-sdk/vercel'; const { text } = await generateText({ model: vercel...

今年是 GAI 年會的第二屆，也是第一次真正以「開發者」為主體的聚焦。這是一場不得不面對的轉折 —— 經過數年，大致底定的共同意識是 AI coding 已不只是新工具，它已經改變了開發者的整體生態。 從 LLM 語言模型介入以來，開發者與 AI 的互動逐漸取代了以往的技術單打獨鬥，從 keyword 查詢，進化到情境模擬、任務拆解。我們不再只是寫程式，而是在與一個潛在的「技術同事」協作。 高效下的疑慮 從上面來說，雖然表面是極佳，然而，對管理者來說，一切只剩下最關鍵的一句話： 這樣做，有加快成效嗎？ 這幾年最難被量化、也最讓人焦慮的，就是 「成效感的失真」 。 雖然從體感上來說，我們「好像」可以更快做出東西、少請幾個人，但從經營角度來看，實際的交付時間與品質卻未必同步拉升。 事實上，不論是 GitHub Copilot、ChatGPT、Windsurf 等工具，的確進入了開發流程；但它們也伴隨著許多「看不見的重構成本」與「模型理解落差」，「需求感的無法開口」，尤其對尚未建立標準化流程的組織而言，更可能讓節奏走得更亂、更碎。 ⸻ 我們到底需要怎樣的新世代人才？ 這是一個被大量低估的議題： AI 時代對人才輪廓的徹底重構。 過去的開發現場重視專精與深度 —— 你可以沉默寡言，只要技術夠硬；你可以偏執孤僻，只要能解題。 但 AI 帶來的變化，是讓封閉式思考不再適用。你會發現：  不會表達，無法喚醒 AI 的潛力   缺乏視角，無法跨域建構需求  沒有場景意識，就無法讓 AI 產出有價值的解法 AI 讓寫程式變得更簡單，卻也讓理解問題、轉譯需求、拆解路徑變得更關鍵。 這不是「技術能力」的衰退，而是「溝通與整合力」成為新的槓桿。 真正的轉變，不在技術，而在用戶的期待 AJAX 出現後，沒有人再願意接受靜態頁面；同樣地，AI Agent 的普及，讓使用者開始期待：  服務能即時理解他  回應可以根據他本人調整  一句話就能產出一個方向，而不是等待跨部門回報 這種「千人千面、即時互動」的產品期待，正在成為數位產品的新基準線。 這代表著一件事：產品不再只是做出功能，而是創造能夠持續對話的體驗環境。 Cympack：人與 AI 的協作式新產...