2026年6月5日 星期五

[AI 正能量] 親自下場體驗一回

 [AI 正能量] 親自下場體驗一回

又到了星期三了。還是一樣,因為晚上不用倒垃圾,所以我又多出了半小時的時間。這一週AI圈的消息不會像以往這麼的密集。 但是還是不斷的刷到更多不錯的應用以及方法。 當然也收到更多以往說的AI有多神勇的 訊息。而有人也紛紛出來證實,很多東西真的是有誇大其詞。在這半年內,說實在的透過AI賺到錢的人真的是寥寥可數。至於很多網路訊息上說到有人靠AI賺了多少錢,在這一週也有人把這些新聞爬出來。發現那都是騙人的創造假新聞。
不過對於我來說。 觀察了快要兩個多月的AI圈。 說實在的。 手也真的有點癢了。最近也凝聚了一些議題,所以 抽空也來嘗試體驗一下AI開發。我要挑戰的是有關AI 代理人的開發。首先面臨到的困境。就是要選哪一套的AI代理人開發框架。依據以往學技術的經驗當然是要先來看看這個開發框架的SDK,相關文章,範例,程式碼,教學影片等等。經過一番大海巡長,手頭上蒐集了一大堆相關的連結。接著延續就思維,當然就是要開始動手寫程式了。這也要解決各種不同的技術問題。如何連接到其他的大語言模型?如何駕馭這個框架?眾多的AI代理人工具。方法又該怎麼呼叫?
在這裡,我選擇了直接跳過。 我把我想要做的情境告訴AI。 並且和他說我選擇的是哪套開發框架。 請他幫我依照我的需求。產生出一個代理人系統出來。我只是隨便想想。隨手一作,沒想到真的做出一套真正可以食用的代理人系統,那究竟能不能實際上線使用呢?這個時候就要把另外一個準備好的情境給拿出來。那就是我已經事先準備好一些工作流的環境,從單一節點的工作流,到多節點的工作流。應該投入什麼樣的資料?預期會得到什麼結果?都已經準備好了。沒想到的是,一跑程式得到的結果就是我要的。
當然比較細節的一些行為是不會在這個階段去定義的。例如,我餵入的資料可能要做一些防呆檢查等等。但是眼見整體的需求已經完成到7成,8成。還有一些小瑣碎的事情。處理起來就更加方便。 而因為事前也有做計畫。 所以到時候也可以透過變更計畫的方式。 讓AI來自動保證一些小事情逐步完成,並且串接起來。
很多時候聽到網路上的人都在講AI多麼厲害。 而自己親自下去觀看這些網路訊息,以及影片的時候。 內心百般的不認為就是這麼單純。 他就是一個營話術。也許是騙你買課程,也許也許是騙你買他的工具。又或者他只是要衝流量。其實我內心存在的另外一種恐懼。 那就是,當我都準備好想要下場來玩這場遊戲了。 會不會我會撞得滿頭包? 什麼東西都搞不清楚,畢竟現在的AI不斷的都有新的主題,工具 ,方法出來,看了這麼多。 我真的還有時間把它學會嗎? 在還沒有學會之前。 會不會這些東西就已經過時了?結果就是,我每天都要去追逐這些新東西,真正想要體驗開發出來的那種感覺,卻一直無法做到。
事實證明,這一切都是多慮了。
AI真是個好東西。

[AI 副作用] 你是越來越幸福,還是越來越疲憊了?

 [AI 副作用] 你是越來越幸福,還是越來越疲憊了?

我個人是2026年農曆年過後,開始陸陸續續接觸AI相關的議題以及新聞和訊息。 一開始就如同網路新聞上面所描述著,存在的許多焦慮感以及不安的情緒。 隨著冷靜下來,並沒有在第一時間進場,實際來動手做任何AI相關的應用。 而是成為一個觀察員。遠遠的來觀看相關AI的訊息。當然,我自己覺得也觀察到2026年這一波AI的相關運動的週期。他似乎也有著一定的爆發頻率,以及運作模式。
而我自己也在兩個禮拜前。 開始動手下場來玩一下AI。 一開始如同一般人所描述的一般,我覺得就好像是在吸食毒品一樣。 在一開始接觸的那一剎那。整個的情緒幾乎衝到了最高點。隨著興奮與高潮不斷的迭代發生,也不自主地懷疑了自己。 身為一個技術,從業人員。 未來到底還可以做什麼事情呢? 因為自己也動手下場做過了一下,發現很多以往都必須人工手作的事情,好像真的AI都可以做好了。 我這裡並不是隻是單純的寫一個POC或MVP小專案。 我是實際把現在工作上要做的事情。 直接用AI來嘗試做看看。
對我這邊的環境而言。基本上AI可以幫助我做完,我平常需要花費很多時間或者比較困難。的工作。甚至於幫忙規畫出一個具體可執行的方案出來,根據我自己的評估,應該90%以上的工作幾乎都可以藉由AI的輔助或者全自主的運行。 把這些事情完成。 而我自己當然是站在一個監督者以及審核者的角度來看AI的各種運行。 是否是我需要的結果。 並且根據不同的對話狀況下。 給予AI不同的指示,讓AI自動修復與調整。 把最終的結果給完成。
歷經了大約十多天的工作狀況。 我自己進行回顧,我是否變得比較快樂了? 還是我變得更焦慮了? 在這段期間與AI協同工作,我到底得到了什麼? 我又期望著什麼? AI到底是我的夥伴,還是未來要取代我的人? 我的工作壓力有減少嗎?AI到底幫我省了多少時間呢?這些種種的問題不斷的環繞在我的腦海中。但是AI既然這麼的好用。 為什麼又造成我有更多的困擾? 以及疑惑? 難道這些問題我又要再去與AI對話,詢問他可以給我什麼解答,或者是方案嗎?
說實在的,我也希望能夠從網路上。看到看到相關的成功案例。對於我而言,我只需要剪下貼上這些過程,讓我不要有這麼多的焦慮出來看到網路上的各種訊息某某人又推出了什麼機制,某某人又寫出了什麼技能,某某人又發表了什麼意見,這些00種種雜亂的訊息。說實在的,若仔細分析一下,最終的源頭這些人。似乎都是科技界的大神,獲得大佬,就算沒有到陳先的階段。原則上應該也是位於金字塔頂端的那一票人。 他們的智慧與能力。是毋庸置疑的。看到他們背後的工作經歷與背景。對於我而言也是望塵莫及的。
對於這些厲害的人隨口說說這些事情,我輕輕鬆鬆就做好了,但是反過頭來說。對於我們這種。普通的民眾,一開始先要來了解,接著再把它們所論述的東西落實。 接著再套用到自己的工作上。 最後來反覆解釋以及調教這些流程。就不會像是他們說的。 從我亦有這樣的想法到做出一個成果出來,我只花了一個星期。 我組建一個3人的小隊,花了半年就把以前需要兩年的時間才能完成的專案給做完。 他們並沒有說謊。 因為我確實覺得他們是有做到這些事情。 但是端看背後實際的狀況。 他們用了多少經費? 在什麼樣優秀的環境下? 僱用了什麼樣能力的人才做到這樣的事情。
因此,看到1個AI亮眼的訊息。 我覺得基本要落地到個人或者公司內部。 並且能夠實際運行起來,讓大家覺得這樣的想法或做法確實對公司或個人有幫助的。 基本上都需要三年以後的時間。 才會陸陸續續看到有一點點成果做了。 這代表了也有一些個人或企業。 在進行這樣的AI導入過程中。 最終會以失敗告終。
所以對於有用AI的你。你到底是越來越幸福?好事越來越疲憊了呢。

[AI 影響] 若你也使用AI編碼,接下來會如何呢?

 [AI 影響] 若你也使用AI編碼,接下來會如何呢?

今天來聊聊這話題,那就是AI工具。一推出來的時候,瞄準要取代的職業。就是程式設計師這個工作。然而,現在到底還有多少寫程式的人是沒有在使用AI工具的呢?不管你是用聊天方式來找出你程式的錯誤。 或者透過聊天方式問AI該怎麼寫出你的需求。 又或者是透過各種輔助駕駛的AI工具。 協助你自動生成部分程式碼。 又或者完全不透過IDE工具。 直接透過自然語言來寫出程式碼。
不管是哪一種方式。 AI正在逐步侵蝕軟體程式設計人員本身的價值。這份工作存在的目的就在於市面上有許多的需求。 需要透過電腦來進行處理。 而這些需求又需要將自然語言所表達的內容轉換成為電腦可執行的程式碼。 因此也就有了程式設計語言這份工作,而一般人員若想要把一些需求做成電腦可執行的程式。 似乎會有一定的困難度。 而為什麼這份工作需要由你來執行呢? 這是因為你本身具有了一些專業的知識與能力,可以知道如何將這些需求。以邏輯的方式用程式碼來表達出來。現在AI正在打破這樣的平衡點。仔細想想,現在有多少程式設計人員會想要認真仔細的去琢磨,隱藏在技術背後的各種運作邏輯?透過不斷的研究與嘗試。 得出一個具體可執行的方案,並且在其他的專案中可以將這樣的經驗實作在這些專案上。 也造就出你可以做出一個優秀效能好的專案。 和一般人卻可能無法做到或與你相比。
只要說的都可以變出程式碼。有誰還會一行一行的去把程式碼寫出來呢。AI幫助你提升了工作效率。 但另外一個層面是以往你需要一個月可以完成的工作。 透過AI的幫忙或是完全用AI來寫程式,若可以做到只需要10天就可以完成。 那麼剩下的時間? 你又可以做什麼呢? 有人想說,那我可以寫更多的程式碼。 供需要能夠平衡,此時若公司的業務端無法提供了更多的工作需求,讓你來做。接下來的情景可能不外乎只有兩三種選擇。而且有些是程式設計人員最不想去面對的。
這個禮拜又推出了一個工具 Claude Design,一樣是用說的。也就是自然語言,就可以將視覺設計畫面完完整整的產出一個高品質的畫面或者是框架儲存。對於程式設計師而言,可能覺得沒有什麼,這與我無關。就算會影響工作,也是取代了視覺設計師的工作。但是仔細觀察一個軟體開發過程中需要有一個產品經理,需要有一個視覺設計師,需要有一組軟體設計師,也許會分成前端與後端,這些AI大廠的現在做法並不是逐一用AI工具取代每一個不同的工作而是要將整個工作流於打破完完整整的取代。
例如第一季經常聽到的就是。因為軟體設計師的工作都可以由AI做完了。畫面的部分也可以由AI來幫助作完。因此,產品經理的很多工作價值也就不存在了。原本一個專案開發過程中就需要做到這麼多的事情。在以往沒有AI工具出來的時候,當然就需要遊人來做。透過組織的切割又把它切割成為不同類型的工作。因此才會有這些植物出來,那麼最終到底是要由誰來完成這3個角色的所有工作呢? 也就是大家所提到的。 既然AI都可以做到這個3個角色所做出的事情。 是不是就由一個人獨自完成就好?幹嘛還要再找3個人來做呢?
大家首先想到的就是。 那就交給軟體設計師來做就好啊。 可是不要忘記了。 很多人會去做這份工作,就是因為他在社交上有一定的問題,也許不善於人溝通,也許表達能力並不完善。 若要強迫讓軟體程式設計師。 去做這樣的與客戶對接需求探索與整理的工作。可能會有問題。我相信時間會改變一切。
這一切的變化都還在進行式中。 這需要透過時間來沉澱。透過時間的轉動來磨合透過不斷的衝突來找出適應做法,我十分肯定這樣的結果。那就是。射出去的箭絕對是收不回來的。除非你完全不透過AI工具來幫助你進行工作的處理。 要不然上面所講的狀況一定會去面對。竟然要去面對。對某些人來說,也許是好的。 但是對某些人來說可能就會是比較殘酷。 社會在進步就是這麼的現實。 還是那句話,除非你不願意接受AI所給你的任何好處。你一旦你開始用了。你就回不去了。

[AI 真相] 隱藏在背後的事實慢慢浮現。

 [AI 真相] 隱藏在背後的事實慢慢浮現。

大家好。 今天又是星期三,不用倒垃圾。 今天也是奇怪的一天。 不知為什麼,一早喝了咖啡。7點左右一到家,卻覺得十分累。剛剛睡了一個小時才起來。現在來看看最近發生的一些事情。
第一個是我這兩天想到的,為什麼有些軟體大廠,一直沒有特別的動作例如微軟,蘋果,他們似乎在這場AI戰爭中完全隱身起來。 不知道是否是因為他們本身的護城河夠結實。 又或者是本身的業務。 就已經消化不了,所以在整個市場上並沒有過多的看到他們積極推動相關。方面的業務。最簡單的就是擁有全世界在使用作業系統最大的兩個廠商。他們幾乎都沒有推出相關龍蝦的服務或者產品。
接著就是從去年年底一隻鼓吹到現在的一人公司,我覺得這個泡泡應該是已經破掉了。在年初看到這樣的新聞。我覺得很多人都已經在蠢蠢欲動,但是明眼人一眼就看得出來。這樣的術語。最大的問題在於客戶來源。也就是錢從哪裡來?而不是在與你本身的能力有多強,又或者是你對AI了解有多少?忽略掉這個事實。應該就只剩下麥克臣,或者是賣一些B2C的相關簡單產品啊。 若想要進攻企業端。千萬不要漠視了需要給企業一些冷靜時期。因為每個企業總是牽一把兒動全身,不可能看到AI這麼火紅,就全部投入,或者部分投入。風險的因素還是要考量,所以一開始的投入的人,原則上絕大多數就是先犧牲的。
失業的問題和學生的問題,好像尤其更為嚴重,這幾天看到的數據。在美國那裡據說跟電腦有關的相關科系報名人數。曾斷崖式的降低。大家看到AI都要取代程式設計員了。 造成年輕人幾乎不想去讀這樣的科系,而對於具有AI相關的科系,則呈現相反的對比。 大家紛紛都想投入與AI有關的科系。根據看到的資訊,在北美那裡。 AI所造成的裁員風潮似乎還沒有冷靜下來,相關的人都明顯感受到這波冷風的來襲。 似乎還沒有這麼快的退去。
今天也看到有人分享,即一個具有十年大廠經驗的人,花了十年時間一直在累積他的技術經驗,他明顯感受到在這波AI浪潮中。 這十年的經驗瞬間歸零。 他的理由,若大家擁有的AI工具。每個人幾乎都可以自己來進行程式開發。他這十年不斷鑽研的一些技術。似乎已經不是一點一點的被侵蝕掉。而是全部被吞沒,留給他自己的,也只剩下AI無法取代的相關知識與技能。雖然有些AI無法取代。 但是綜觀這樣的經驗與知識。 並不足以支撐他在就業市場上。 繼續具有領導的優勢。但是反過頭來說。 若他拒絕接受AI工具,那也就代表了。 他就徹底被這個市場所拋棄,而他若接受了AI工具,這就代表他必須尋求一個妥協,或者是一個可以讓自己。 重新建立具有優勢的一個方法。不管合總結果。都不是他所樂見的。
AI大廠還是一樣亂哄哄的。 因為算力不足,造成開始封號。 又或者拒絕新申請帳號的請求,有人開始傳說了。 這代表是AI大廠開始要漲價的前奏。 另外,每隔大廠不斷的釋放出有新模型要出來。 最慢的將會在下個月初就會看到。 而有新的模型推出也不見得都是好事。有些新的模型使用起來,讓大家覺得不如預期。不管如何。 我覺得到年底之前。 AI相關的議題新聞與訊息。 還是將會覆蓋在所有的議題之上。

[AI 正能量] 危機就是轉機

 [AI 正能量] 危機就是轉機

大家好,又是星期六了。 昨天回來比較晚,所以沒有發表任何觀察的訊息。 今天來看看這樣的議題。 那就是在AI工具盛行的今天。是不是就代表很多事情就到頭了。例如程式開發設計人員就必須被AI所取代了。另外一個就是要來聊聊,全球最大的幾個軟體公司,到底發生了什麼事例如微軟,蘋果,臉書,Google。
首先先來聊聊後者。 根據最新網路發布的各種觀察資訊,這四家公司現在面臨到的是一個狀況。 可以看到的是,若有提到任何AI的消息,不管是利多或者是。 不好的資訊幾乎都很少與這些公司有任何綁定。首先。是來看看蘋果,幾乎沒有什麼動作。 也甚至傳言他們的AI模型是要採用Google的。 但是到年底之前幾乎也很難看到。 有什麼的變化。 再加上他們的首席CEO這兩天已經正式宣布退休了。 新的接班人也沒有看到有什麼政策式的宣示。 所以應該很明確的在這場2026年的AI你要想抱抱啊賽局中。蘋果似乎已該事先出局了。
接下來就是Google這家公司。原本整體的AI應該以這家公司為出發點,並且由他們來創造整體的AI運作體系。可惜。 在這三年的整個市場中。 幾乎沒有看到他們有什麼獨具特色的表現出來。 就算有幾乎也在3個月到半年時間。 就被別的同行業的人所取代,可謂競爭的事十分激烈。臉書這家公司。 對於AI的投入似乎也是不是這麼十分的有成效,推出的開源大模型也沒有什麼積極的有效表現出來。 今年年初所正在做的事就是在做重組。 將疫情之後多招的一倍人力正在進行逐步的裁員,不過從釋放出的訊息看到的是。他們最近推出的大語言模型。似乎也想要在這場賽事中加入參賽,並且全公司正在蒸餾所有員工的知識與技能。試圖能夠挽回一程。最後則是微軟。他們最早加入這場AI賽局中,不過在一開始所投入的AI輔助 copilot 功能,幾乎沒有被市場所廣為接受。 今年他們正是這樣的議題,發現到。 各個部門各自為證。 推出不同的AI輔助工具。導致整體的績效不好。所以他們也在今年初開始進行統合,由單一部門直接對CEO負責試圖還是要由AI輔助工具扳回一城。
這些軟體大廠除了在原有的軟體。 競爭人力中進行突圍。 也紛紛佈局基礎建設,也就是要能夠擴大在大於原模型所能提供的服務中,要扳回一城。 所以在所有的資本投注中也紛紛加大比例。這樣是否有效也要看到年底之後才能夠初步看到一點端倪。縱觀這些大廠面對到1個大家共同的趨勢,也就是這些公司都是具有龐大的組織,若想要改變任何的生態或者架構。是十分困難的,這也AI新創團隊找到1個突破的藉口。新成立的公司與組織沒有這樣的包袱。 因此,他們可以放開拳腳的進行改變,迭代或者。 進行一個創意的發想與施行。
這。這真是亂全打死老師傅。但是大公司終究是有他們的底氣,以及他們的資產夠雄厚。在以往鹿死誰手還不知道,逼近每多撐一年。 這些新創公司。 可能就因為沒有營收而造成腰斬。 所以這些大廠就用錢來互相作為他們笑到最後的底氣。不過沒想到全球的資金紛紛投入到這些AI新創公司中,造成他們手中握有的錢足以與這些公司來比拼的底氣。說實在的,這樣的競賽是十分有興趣的。還是那句話,我覺得應該可以在9月左右看到議場。不錯的第一階段的比拼結果。
回到關於程式設計人員方面的議題,一開始聽到的訊息就是AI的到來,將會造成這些人員的失業。 因為這些人員所做的基本每天該做的事情。 AI都可以做到了。 因此就不需要有這麼多的人來做。原本軟體設計與開發的工作。
關察到今天為止。 並沒有夠多的企業因為這樣的議題進行大量的裁員。 或者因為導入了AI工具提升了整體公司的多少營運成效,用或者這些人員因為應用了這些AI工具。 幫助公司創造了多少更大的營收。若說這樣的議題是子虛烏有,我覺得也過於膚淺。但是基本上2到3年之內,是沒有到大家所恐慌的階段,也就是要進行大量的人員合併以及裁撤,不過未來可就不一定了。畢竟這是一個全人類全新的賽道。 不要講未來有什麼變化。 或者改變。 就算是在3個月之後是否有任何的變化也沒有人可以預測的出來。
基本上對於這些軟體開發人員要觀察的指標應該有這些。第一個就是這些人員是否都有積極的使用AI工具來進行軟體開發?接下來就是對於AI工具使用的費用是否有明顯的提升?例如每個月2百塊美金的費用是否就不足夠了呢?因為沒有大量的去使用,就無法看到AI的潛力到哪裡。就因為有大量的使用就會消耗大量的AI費用,此時。此時企業就會觀察到。 這些人員因為使用了AI工具造成了很多提效。 但是也增加了額外費用的負擔。 再來觀察企業是否因為使用了這些工具造成有更多的營收。 不過基本上看到是讓人失望的。 投入了更多AI費用,人員的營運績效是有提升的。 但是公司所有的營收還是建立在原有的護城河上。
所以。 經營者就必須面對接下來的議題。 我是否還要僱用這麼多人去做? AI原本就可以去做的事情。 因為我把錢投入到了AI上。 讓AI幫忙做了這些事情。 原本5個人可以完成的事,現在我是否就可以只留下2到3個人就好了呢?此時就會墮落到大家所恐慌的人力裁撤的問題上了。反觀若這些人員並沒有用到這麼大量的AI費用。 這反映了一件事情。究竟是這些AI工具無法取代現有人可以做的事情? 還是大家堅持使用傳統的方式,不去做任何的改變與變通。若其他的企業做的是一個相反的做法,全力擁抱AI,讓原本大量的工作與反覆的工作透過AI來進行精簡,整個企業的核心競爭能力獲得了改善,此時就可以作為比較的依據。
面對身處在這波AI洪流中。 AI使用已經是一個不可逆的循環。要嘛?積極抗拒,要嘛隨波逐流。或者藉由不斷的接觸與熟悉。看看如何能夠控制或者駕馭這個AI能力。最重要的重點是。要有人能夠思考是否透過這些AI工具的使用或者這波AI的流量,能夠創造出企業。在其他方面的營收獲利能力。開創出另外一個局面或者是護城河。聽到很多的事。像是這樣的工作。要由軟體開發人員來做。要開發人員。 不要只做軟體程式寫作的工作。 例如可以取代PM等相關工作。 創造出更大的價值。畢竟AI也是由軟體寫出來的,最能夠駕馭這樣。工具的人就是原本就使用軟體開發的人員。這樣的論調是對也是不對,若你的企業擁有世界。 頂尖的人。 像是在。 Open AI。 或者是Google內部的人員。 也許這樣的論調是可以成立的。但並不是每個企業的軟體開發人員具有這樣的能力與特質。
究竟未來要怎麼變化? 我基本覺得還是要以公司是否能夠創造出更大的獲利空間來做考量。 以這個角度進入思考,再來決定使用什麼樣的AI工具搭配什麼樣的人員? 做出什麼樣的成果?觀察與了解客戶現在的需求。提出適當的解決方案。創造出原本公司就無法做到的生意,又或者是挖掘到潛在的生意出來,這樣才是一個正面的循環。說實。 這些AI大廠到現在都是虧錢的狀態。 他們能夠持續運作。 也就是有大量的資本波斷的投入。他們不會需要為了這些資金來做政策的決定,而這些非AI大廠的企業便不能用這樣的思考邏輯做為考量。

[AI 觀察] 你是否還在焦慮呢

 [AI 觀察] 你是否還在焦慮呢

每一週的變化都太大了。 我只好篩選。 我覺得不錯的觀察議題。 今天上午已經寫了一篇觀察文章,但是由於議題內容過多,我現在又來寫一篇我的觀察。這一篇文章將不會針對這十天內各家大語言模型推出的新模型的特色以及變化作觀察。 資訊內容已經爆炸到1般人所無法接受的階段了。 我也是一般人。 適度的將會放棄。我無法追蹤的資訊呢。
最近這段期間。全民共同的話題,也許就是AI了。大家不約而同的。 都在提問。 未來我是否會被AI取代? 若我是被AI取代的族群,那麼接下來我該怎麼辦?其實內心的想法是,我究竟是要立刻投降。還是要想盡辦法來繼續投入,但是不論選擇哪種。 又會產生一個問題。
接下來我該怎麼辦?我的未來又在哪裡?而以往我所累積的各項經驗,經歷,技術 技能又該怎麼套用在下一個工作。另一類型的工作呢?
此時就會在網路上看到許多在販賣焦慮的人。 他們的背後已經準備好相關的產品等著你來買。 因為妳有這樣的焦慮。 所以他們的產品是可以幫你解決你的焦慮。 但是你買了之後,是否焦慮都消失了,或者是產生出更大的焦慮,這就不是他們。 要負責的。
要破除這樣的焦慮,其實可以從本質上來看
看。仔細思考與觀察一下。 這波大語言模型的AI浪潮。對於絕大多數一般人而言。應該是在2022年年底,聽到了GPT橫空出示這樣的新聞。在此之前,我相信任何一般人對於AI,是沒有任何進位或恐懼之心的,那個之前的AI有點像是在電影中所看到的奇蹟。現在還沒有影響或進入到我的日常生活中。
現在是2026年。 若以2023年年初到現在也不過短短的3到4年的時間。 這個時候。 你的身旁或者是網路上,充斥著大量的AI專家,他們會告訴你你的未來會發生什麼變化。若你沒有去學習。 什麼AI技術? 或者得到什麼樣的知識? 你就會被這個世界所拋棄。你看看今年年初有多少企業在裁員。AI已經可以取代你工作的70%到90%的工作類型。聽到這些資訊是相當令人可怕的。可是拆解在裁員背後的真相。 他會有很多的觀察點。 其中一個這些正在裁員的公司是因為他們遭受來自於AI的衝擊,導致於營收降低。 好像也不是。
那麼我若不學習這些AI新技術。我真的會被這個世界所拋棄嗎?這些所謂的專家。真的把大家一般民眾當作散戶與韭菜來切割嗎?才34年創造出來的技術。以及變化,除非你是神仙。通曉未來。知道因果。其實你我都是平凡的一般人。 只不過你可能比我多接觸了。 AI這個工具找了半年或一年的時間。 又或許你投入比我更多的時間例如一天有16個小時在接觸這些AI工具,就評斷這樣的條件。你就可以預測整個世界的未來嗎?
另外一個幾乎全世界最聰明的人。 具備計算機科學的人才,大概都全部湧入到這場AI賽道中。 並且幾乎大概已經都被AI大廠所難蓋了。 也就是這些世界金字塔頂端,又最頂端最優秀的人,幾乎都存在了美國矽谷內。這些人的智慧與能力已經超越一般的人。 他們每做一件事。 我們一般人可能要花費更多的時間。 才能了解他們到底在做什麼。 更不用指望想能夠超越他們。 而一群人又聚在一起,這代表了他們所推出的任何的應用。 我們只能像是看不到車尾燈那樣,細細的品味,這些工具所帶來的好處或影響。
這些自認為通曉AI的一般人。一直在輸出各種情緒,文章或者影片,讓你一看到就存在著莫名的焦慮,甚至於不知道未來該怎麼辦。我基本認為。 他們的焦慮感比你大上數十倍。 因為他看到了AI的到來。 已經完全取代他們現有的工作。他們只能不斷的販賣焦慮。讓他們看看是否可以在短期之內。尋找出一個可以慰藉的心靈。
我的意思並不是說。 AI工具對於未來所有的人都不會有任何影響。 而是還是要憑經濟的進下來好好的觀察,現在的環境。 AI從爆發到現在也不過短短的3到4年的期間,這些全世界最聰明的人 還在不斷的尋求AI不同可能的進化途徑。所有世界對於AI的影響。都一直隨著時間在變化,以前是半年現在幾乎是3個月,大語言模型就有一個大規模的進展,這些進展與變化,都已經超出常人可以想像的範疇。所以焦慮是沒有用的。你的焦慮並不會讓AI的變化以及演進有任何暫緩的跡象,你的焦慮越高?並不能讓你看到未來的AI壞怎麼變化。
在年初的時候,我認為一切要等到2026年底似乎才能觀察到有一個固定的模式,或者可以遵循的方向。可是,依照現在的演進,我覺得應該到今年9月就會有第一波或者第一階段可以確認的AI未來變化。若你沒有這麼多時間或者沒有這麼多的知識或者技術背景。 可以在這段時間持續的與AI工具來進行搏鬥,那麼我建議你還不如放下沉重的心情。 等到今年9月。 第一波情況塵埃落定之後。再來學習再來關注。再來決定你的下一步該怎麼做。若你現在就決定未來你的生活以及工作,就已經跟AI密不可分的綁定在一起。那麼一樣的是停止你的焦慮。 投入更多的時間去擁抱AI,立即去使用這些AI工具。 知道他們可以為你帶來什麼好處。 從這些實作或實戰經驗工作中,不斷的累積你對AI的看法。

[AI 機會] 從AI資本市場找出你商業價值與下一步

 [AI 機會] 從AI資本市場找出你商業價值與下一步

先說結論在這一波AI變化中。 一切的最終結果結果。 將會再與你是否可以洞悉出AI給你帶來了什麼機會? 並且為你創造出更多的價值。 否則你這樣會? 被不斷。 新資訊。以新工具,新技術具給淹沒?
先從基本面來觀察從去年開始,各大廠紛紛投入在AI領域的基本費用支出,已經超乎一般人的想像或是以往的經驗。直到今天為止。 已經看到,這些佔據全世界排名的前100大公司,在AI費用的投資上又加碼了更多。 累積起來的 更是不可想像。相信所有的企業主都不是傻子。 投入了這麼多錢,只是為了創造出更多的AI工具。 結果到頭來,並沒有任何的投資回報。 這將造成AI就要泡沫化。資本市場基本將會盡可能的避免這樣泡沫的現象發生。因為這將會造成他們的投資。沒有任何的回報,甚至於損失。但是不論AI圈是否會泡沫化? 對於就業市場而言。 都會造成非常大的衝擊。 若這波AI浪潮會成功。企業主將本著降本爭笑的心態。逐步壓縮現有的就業人力。因為AI已經可以做到這麼多以往人要做的事情。而AI都可以做了,為什麼還要有這麼多人?若遇到全世界不景氣的狀況再度發生,又或者各種不可變或不可控的因素產生。 造成AI泡沫了。 那麼這些大廠將會依據現有的狀況進行瘦身,並且影響到。 現有業務的推動,這波波浪將會觸及到其他的企業。隨著而來的,也將是人力工作的調整,因為虧了這麼多錢。短期之內也賺不到這麼多錢。為了要讓報表好看,大幅裁撤力將是第一優先選擇。
觀察一個方向。 若大家並沒有積極去使用,AI。 消費更多的Token。 那麼投資有去無回,AI將會快速泡沫。資本市場是無情的。 投資沒有回報。 他們就會退場。 AI需要這樣大量的資金來維持他們的運作。接下來就會造成這些AI,因為沒有這樣大量的足夠資金。就無法繼續在營運下去了。
以我的工作,說實在的。 真的有些不樂觀。 我病。 在販賣焦慮。而是試圖在這一波AI推動過程中。大家也都要去尋找出一個未來對自己有幫助的方向。
這波趨勢應該是不可逆,而且也不可擋的。所以觀察現有的市場狀態。 看看能否找出有了AI工具的加持。 可以做到以往AI所做不到的事情。 重點是做了這些事情,可以未企業或整個商業行為。帶來伊網所賺不到的營收。所以我們應該審慎樂觀的來面對這波AI造成的影響。分析於你有關的商業行為中。 是否存在著什麼機會是你以前所賺不到的? 剖析。 整個AI的加持以及整合。據傳。原本部屬與你之前該賺到的錢。最後才是來思考。 你該選用什麼樣的AI工具或者環境? 建立起相關計畫。 執行後獲得你的預期成果。
當你在尋求你的機會的時候。 千萬不要以AI技術有哪些能力,又有哪些新工具的眼光來看? 就算你會操作以及善用這些AI技術。 原則上在這一波AI趨勢中終究是隨波逐流一場空。不管要販售。 AI產品。 或者是AI解決方案的人都必須深刻的去分析,你的客戶究竟有什麼樣的痛點。 客戶是否會因為這樣的痛點而花錢來買你的單?這是最直覺的,而且不可避免的。你的AI無法幫助客戶解決他們的以前所不能解決的問題。 相信沒有人會花錢來買你的。 任何的想法,技術,產品或者解決方案。Ai以每個月都會有各種不同的資訊,更優秀的功能。更好用的模型。,不斷的在散布中。讓人追著眼花繚亂。並且做到都懷疑自我人生。
我很期待可以看到不同的人,在這波AI浪潮中找到了自我,並且看到他們在這裡透過AI。創造。他們另外一個財富的收入。也許也許有人是在默默的做。 也不想讓大家知道他做的有多優秀。 不過很可惜的是,現在可以看到的成功案例幾乎是少之又少。 也許你可以斷定。 誰去做AI? 都將會沒有結果,但是也許再給一點時間。 我是想觀察到9月。 看看能否是否有一些企業個人或者是廠商。 能夠逐步的在AI市場上獲利。
在以往,若有一個新的技術,新的觀念要讓整個社會來買單。 第一個要做的事情就是要去教育這個。 讓他們知道。 這樣的新技術,新觀念,新方法。 對他們是好的。 他們應該怎麼去善用這些東西? 這樣的推廣成本代價即提高。 時間也極其久。 可是短短的這兩三年時間,AI這樣的觀念與及應用。 透過新聞與網路的不斷的傳播。已經讓大家體會到AI可以為他們帶來什麼的好處,他們也實際使用到AI所創造的各種不同優秀能力。既然已經做了第一個層面的突破。 接下來就是要看各種不同的群體,他們怎麼去發揮? 他們原有應該就要表現的能力。很多以往的價值在AI底下可能就已經不再存在了。 例如我會寫一個很複雜的程式。 但是我需要一年的時間,並且需要10個人的團隊共同來協助。 這樣的壁壘已經被打破了。 因此有些舊有的思維可能無法在未來的機會中來實行。 所以每個人也要嘗試去做改變。找出自己未來的機會。

[AI 開發] 本是同根生,相煎何太急

 [AI 開發] 本是同根生,相煎何太急

今天又是星期三,從去年開始。陸陸續續聽到。AI即將取代人類的一些工作,到今年初,這樣的訊息鋪天蓋地的在各個地方散布。尤其對於從事於程式開發人員的工作,更是首當其衝,說實在的,從事這類工作的人,就算你不相信這件事情,但他所造成的影響。對你我還是蠻嚴重的,因此許多人的焦慮感不斷的在擴散中,而且這樣的氛圍或多或少也會造成。人的身心上的不舒服。
像是妳我是從事這類工作的人。對於透過長時間不斷的學習與努力。 累積出來的這樣經驗和技能。 在順時間幾乎就變得不存在的感覺。 著實讓人很難接受,說實在的,一般人對於AI這樣的技術到來。我相信一開始也都抱著姑且一試。甚至於說有了這樣工具可以幫助日常工作,解決很多問題。但是在2026年來,發現到你所期待的工具。就是要取代你的這個人。瞬時間,好像從朋友變成了敵人。可是,AI這樣的工具不就是要透過各類的科學和程式的寫作? 才可以做到如今的境界嗎? 這應該是彼此互相兼容。 或者帶來更多效益的結果,如今卻變成要把個人予以為生的工作。進行取代。何其難堪。
畢竟現在AI還是無法完全取代人的所有特色,因此,是否有機會與AI和平共處呢? 甚至於利用它讓它們成為我們的另外一個助力。 想到這裡,那就開始直接擁抱它。並且加大力度的來使用它,找出其中磨合的關鍵點。就我置身而言,發生了一些變化。 其中一點對我而言是相當關鍵的,那就是。當我AI用得越多。就會變得我越來越不想去寫程式了。這是何其諷刺的現象,如果我都不去寫軟體了。那我的價值又在哪裡?和我不去寫程式的工作。 並不因為我沒有去做。 就造成這樣的工作延宕在那裡。 說實在的,隨著AI技術不斷的演進與進化。基本上我是可以接受他寫出來的軟體,和他執行成果的表現都是在我的預期之內。
另外一個現象就是。 當我大量的使用AI後,說實在的。 真的是有提高更多的工作效率。 隨之而來的問題那就是,在沒有AI之前,原來安排需要10天時間才可以完成的工作量,完全透過古老的人工與智慧,應該是可以順利完成,又或者因為有不確定的因素導致會增加工期。這樣的問題在現在似乎已經不會再出現。 因為透過AI的加持,原來這樣的工作天數已經可以進行縮減。 就算有些不確定的問題發生。最差的狀況還是可以在預訂的工期內完成這樣的指派工作。可是現在發現的問題則是,絕大多數的工作都可以提前完成,那麼多出來的時間,應該要怎麼處理呢?
我之前提到過。若因為使用AI的工具造成了工作提效。 隨之而來的業務那邊無法再增加更多的工作。 則將會導致有很多人力空閒在那邊,一旦公司發現到這樣的問題。 那麼就會開始著手進行人力縮減的步驟。 這樣的現象應該是無法會背再以藏起來。 大一點的公司在導入AI之前,或者在AI導入期間。 其實就可以透過各種不同的數據與指標發現到這樣的現象。 有些公司就會因此提前縮減人力,有些公司則會動態進行調整。總之最差的狀況就是我們大家所不樂意見到的。就算小一點的公司在導入前或導入期間看不到這樣的。 工作效率已經大幅提升。 那麼,在事後一定會透過各樣的情況發現到這樣的問題。不管如何,若原來需要10個人可以做完的事情,勢必將會縮減到只需要4到6個人就可以了。
另外一個現象就是。我剛剛提到的,現在的程式也越寫越少了。那麼整體的工作心態以及方向又該如何調整呢? 其實這也是一個相當嚴重的問題。 因為AI工具的導入,導致有些人需要進行工作,職位的調整。 他們心裡可能不好受,可是留下來的人。其實心裡也並不是十分舒服。隨之而來的壓力以及心態的調整,也要看這些留下來的人,是否可以平穩度過。畢竟工作方式不一樣了。 以往都要用鍵盤手搓寫出程式。 現在透過一句話就可以把程式碼寫出來。 這樣的差異說實在的,若沒有花點時間就適應。是很難接受的。
不管結局如何。到現在為止,其實好像沒有絕大多數人或者企業都會變成真正的贏家。但在這個百年難得一見的機遇。讓大家可以在有生之年,經歷過這樣的狀況。說實在的,好像也是不錯,最起碼。不用去想到那些心理不舒服的事情,既然既然真正的AI變化也是在這兩三年。 AI的崛起若有人說他是AI專家。 不知道你是否可以相信,既然沒有人可以告訴你未來真正會怎樣。 也沒有人可以說明,現在應該怎麼做才是最好的。這樣就可能要變成達爾文所說的物競天擇的狀況吧。
對對於可以妥善操控AI工具的人。 可能會因為沒有過多的事情,可以讓他們來進行處理。 就算想思考,也無從去經歷與體驗。因此到現在的觀察還是一樣。至少要等到9月到12月底才可以看到比較具體與明顯的走向。若你問我,你會怎麼想?說實在的這也要問妳自己了。

[AI 正能量] AI 工程師是否可行與未來如何

 [AI 正能量] AI 工程師是否可行與未來如何

今天又是星期三。從去年開始。陸陸續續聽到很多人說。未來可能會出現一種新的角色。叫做 AI 工程師。說實在的,一開始聽到這樣的說法。其實很多人心裡是有點懷疑的。因為對於原本從事程式開發工作的人來說。AI 本來只是工具。並不是職業。但是到了今年。越來越多人開始討論這件事情。甚至有人開始思考。是不是應該往這個方向調整自己的工作內容與能力結構。
像是妳我是從事程式設計相關工作的人。長時間以來。都是透過撰寫程式碼。來完成系統的設計與建構。這樣的工作模式其實已經維持了很多年。甚至可以說。這樣的能力就是我們的專業來源。但是最近這一兩年。開始慢慢發現。有一些原本需要自己撰寫的程式。現在透過 AI 的協助。很快就可以完成。甚至完成的品質也在可接受範圍之內。這樣的變化。說實在的。多少會讓人開始思考。那未來程式設計師的角色會變成什麼樣子。
於是就有人開始提出一個新的方向。那就是轉型成為 AI 工程師。可是問題也隨之而來。到底什麼是 AI 工程師。是不是一定要會訓練模型。是不是一定要懂深度學習。是不是一定要會寫很多數學公式。如果真的是這樣的話。那對多數原本從事資訊系統開發的人來說。門檻其實是很高的。但觀察到目前的發展情況。似乎又不是完全如此。現在很多所謂的 AI 工程師。其實是在做模型整合。資料串接。流程設計。甚至是 Agent 的規劃與應用。慢慢地開始發現。這些事情其實和原本的系統開發工作。並沒有想像中的距離那麼遙遠。
另外一個現象就是。當我們開始大量使用 AI 工具之後。會慢慢發現。原本需要自己設計很多細節的工作。現在可以透過與模型互動的方式來完成。這樣的改變。說實在的。一開始是覺得方便。但是時間久了之後。會開始產生另外一種想法。那就是。如果未來很多程式都可以透過 AI 來完成。那我們是不是應該把時間拿來做更上層的事情。例如設計流程。整理資料。規劃系統架構。甚至是思考整體產品方向。這樣的角色轉變。其實某種程度上。就已經慢慢接近所謂的 AI 工程師。
不過另外一個比較現實的問題就是。是不是每一個程式設計師都適合轉型成為 AI 工程師。這件事情其實沒有標準答案。有些人擅長系統整合。有些人擅長資料分析。有些人擅長流程設計。這些能力在現在的 AI 發展環境裡面。其實都變得越來越重要。反而單純撰寫程式碼的能力。慢慢變成只是基礎能力之一。並不是唯一的能力來源。因此如果本來就習慣做系統規劃或者資料處理的人。轉型的速度通常會比較快。
另外一個值得注意的現象就是。當 AI 工具開始普及之後。很多原本需要十天完成的工作。現在可能三天甚至兩天就可以完成。這樣的效率提升。對個人來說當然是一件好事情。但是對整體組織來說。也可能產生新的問題。因為當工作時間被壓縮之後。公司自然會開始思考。是不是還需要原本這麼多的人力。這樣的變化。其實在很多產業裡面都已經慢慢出現。因此如何讓自己在新的環境裡面保持競爭力。就變成一件很重要的事情。
說實在的。與其被動等待變化。不如主動調整方向。像是開始學習如何設計 Prompt。如何建立 Agent。如何整合不同模型的能力。甚至是如何把公司的既有資料轉換成可以被 AI 使用的形式。這些事情看起來好像很新的領域。但其實本質上仍然是在做系統設計。只是工具不同而已。如果能夠慢慢累積這方面的經驗。其實就已經開始走在 AI 工程師的路上。
另外還有一個比較有趣的變化就是。當開始學習如何使用 AI 之後。會慢慢發現。原來自己的工作方式正在改變。以前是先寫程式再解決問題。現在變成先描述問題再設計流程。這樣的思考模式轉換。剛開始會有點不習慣。但時間久了之後。反而會發現效率變得更高。而且可以處理的問題範圍也變得更大。這樣的經驗。其實對未來的發展是有幫助的。
當然也有人會擔心。如果大家都開始學習 AI。那是不是又會出現新的競爭壓力。這樣的擔心其實是可以理解的。不過從另外一個角度來看。每一次技術轉換的過程。都會重新定義能力的價值。過去需要花很多時間學習的技術。可能會慢慢變成基礎能力。同樣地。現在開始累積的 AI 使用經驗。未來也可能會變成新的專業基礎。因此越早開始接觸的人。通常會比較有調整的空間。
不管未來的發展會變成什麼樣子。至少可以確定的一件事情是。AI 不會只是短時間的流行工具。而是正在改變整個資訊產業的工作方式。在這樣的變化裡面。選擇排斥或者接受。其實都沒有絕對的對錯。但如果能夠在適當的時候開始理解它。甚至學會利用它。那麼對未來的工作安排。多少會多一些選擇的空間。
至於 AI 工程師是不是一條值得走的路。說實在的。現在可能還沒有標準答案。因為整個產業還在變化之中。不過可以確定的是。當越來越多的人開始使用 AI。那麼能夠理解 AI 如何運作的人。自然會變得越來越重要。至於要不要往這個方向前進。也許還是要看每個人自己的選擇與節奏。畢竟這樣的轉變。並不是一天之內就可以完成的事情。
如果你問我。現在是不是應該開始往 AI 工程師的方向準備。說實在的。也許不用想得太複雜。只要開始多用一點 AI。多理解一點流程。多嘗試一點新的工具。慢慢地就會發現。自己其實已經走在這條路上了。

[AI 體驗] 採用AI開發系統。已經回不去了。

 [AI 體驗] 採用AI開發系統。已經回不去了。

先說結論,這三天特別請假在家裡。透過連續三天的不斷馬不停蹄的全程採用AI開發,得到的結果只能讓人驚奇與讚嘆。說實在的,傳統人工逐行逐行的寫程式碼的時代,最起碼在我這邊已經就此終結了。另外就是採用這樣的開發方式。 確實可以開發出一個可以上線的正式產品出來。 而不是單純的MVP或者是POC的系統。
這一次所嘗試的開發。 並不是進行傳統的系統開發,例如有大量的CRUD。 或者是一個前後端分離的web API。或者是前端框架框架網頁。這樣的應用其實在網路上可以看到很多人都在做分享。 尤其是號稱沒有寫過程式經驗的人。 他們也都可以輕鬆地透過AI代理人工具。 把這些軟體開發出來。而我這次所進行的挑戰則是比較複雜一點的,也就是AI Agent 的系統開發。開發出來的成果。只能說滿意到不能再滿意。很多東西我無法考量到的地方,在這三天的挑戰過程中,AI都自動幫我設計進去了。所以成果是所謂的相當的豐盛,與成功。
現在來看看這兩天大廠們所散佈出來的一些資訊。 其中對於Google和亞馬遜。 他們紛紛表示。內部企業現在所開發的程式碼已經將近有七成5到8成以上都已經全部使用AI來自動產生了。預計在年底或者在明年初。今開可以達到100%的程式碼,都是透過AI來產生。原來的軟體開發工程。現在的價值已經淪為要來審核AI所寫的程式碼。可是,應該很多時候根本來不及來審核這些AI所產生的程式內容。因為AI產生的速度。遠遠大於人工審核的速度。在這背後,存在一個非常重大的意義,那就是原來需要透過這麼多人 才能夠撰寫與維運的系統,現在看樣子是不需要這麼多的人了。這樣的變化真是快到讓人看不出來。 在這時代的巨輪不斷的轉動中。 勢必有很多人將會在這一次的進步中,狠狠的被甩出去。 但是也會有更多的人在這一波的進步中。可以抓到更多的機會。
話說我這次挑戰的AI代理人系統中。 其實我並沒有花費過多的時間來準備。 說實在的。 以傳統工藝人的做法。需要去看大量的技術文件,做不同的開發程式練習。找出不同開發上可能會遇到的問題,這些其實都侵蝕著我們這些古老技藝人的時間,回想在那之前所做的這些事情。說實在的,真的是慘不忍睹。所以我這次同樣的跳過這樣的環節。 我想知道在AI工具的加持下。 最大程度可以幫我節省多少的時間? 提高多少的效率?達到最大的效果。
我這次使用的開發環境是 codex,可是很羞愧的說,這一次開發的挑戰,我連一週的額度都無法用完。 最多只有用完5個小時內的額度。 真是很讓人慚愧。我訂閱的是30美元的額度。不知道是我能力的問題。 還是這個挑戰的題目過於小,導致於我一個月的額度。 都無法完全消耗殆盡。 我很想做到像網路上的那些人,用到沒有token可以來使用。很遺憾的是,我沒做到。雖然沒有做到,最後的成果卻是有執行出來。從一開始的完全沒有任何的準備,我卻可以開始進行開發。到最後我卻可以把系統開發出來。所以這三天我都是在驚奇過程中不斷的感受到AI的偉大。
雖然在不斷的驚嘆聲中。 這三天的挑戰。 其實我也不斷的想要來挖掘或者探索。到底是有哪些我還看不到? 想不到的問題。 因為一旦採用這樣的開發方式。 臨時若遇到這樣的坑。 必須要能夠在最快的時間。 將它來解決。 畢竟現在開發速度如此的快。 又如此的有效率。 任何的延遲都會無限放大。 它的無能,說沒有發現到1些問題。其實是不可能的,但是在整個過程中,這些小問題是可以在事先規劃或者是在過程中避免掉這些問題產生,甚至於在問題發生之後。可以使用一定的方法將其修正回來。
這也要多虧了最近。 看了許多自媒體的影片,以及各種的教學和網路資訊。 雖然我沒有衝動到看了影片就去嘗試練習。 但在這一次挑戰中,這些資訊對我相當的有幫助。所以在一開始的啟動到最後的結束。其中的過程不斷的進行原來原本可能做不到。 或者無法想像這樣的過程是可以做出來的,到不斷的排除問題,甚至於額度滿了。 又在充值了40美金,並且不斷的過程中也進行回顧,以及修正。這些各種不同的經驗。 讓我收穫滿滿。 也讓我對於下一次若有AI代理人開發這樣的系統工作。 我已經知道該怎麼去面對 他了。
網路上傳言的很多。 對於這樣AI工具開發的不利訊息。 在這一次挑戰中,其實對我而言是徹底瓦解掉了。 因為並沒有像他們講的這麼的不堪。其實還是有不同的方法。可以去調整與因應的。很多時候衝得太快,跑得太急。 並不代表是很好。 反過頭來說不需要看到別人都在做這樣的衝動。你也要像他們跑得這麼快,適應的環境速度慢,沒有這麼快也並沒有不好。畢竟作與不做都是有人要去買單。由於這是一個前所未有的經歷,是否因為當初決策過慢,之後還有機會來做調整? 我覺得現在沒有人可以說的準。 我抓的時間點還是不變。 9月是一個確實最後決定的時間。