摘要
- 本研究探討大型語言模型（LLM）對軟體開發流程的影響，並分析其是否會取代軟體工程師的工作。
- 研究 LLM 在程式碼生成、除錯與系統設計中的應用，以及其現有的技術限制。
- 透過比較不同 LLM（如 Grok 3、4o）在開發中的表現，探討 AI 自動化程式開發的可能性與挑戰。
- 進一步分析 LLM 是否能完全取代工程師，或者僅作為輔助工具。
第一章：緒論
1.1 研究背景與動機
- AI 對傳統軟體開發的影響
- LLM 在軟體工程中的發展趨勢
- 工程師對 AI 自動化的擔憂：機會 vs. 風險
1.2 研究問題
- LLM 是否能獨立完成軟體開發？
- AI 取代人類工程師的可能性有多大？
- 軟體工程師的角色將如何變化？
1.3 研究方法
- 分析現有 LLM（如 Grok 3、4o）在軟體開發中的表現
- 透過實驗測試 LLM 生成程式碼、除錯的能力
- 訪談軟體開發者對 AI 的看法
第二章：LLM 在軟體開發中的應用**
2.1 LLM 在程式設計中的角色
- 代碼生成：從需求到可執行程式碼
- 自動除錯與最佳化
- 測試與錯誤偵測
2.2 Grok 3 vs. 4o 的比較
- Grok 3：列出思考步驟，幫助開發者理解與改善
- 4o：直接生成結果，容易發生「鬼打牆」現象，反應速度有時較慢
- AI 回應速度與準確度的比較
2.3 LLM 對軟體開發的優勢與限制
- 優勢:
- 提高開發效率
- 減少重複性工作
- 使非技術人員能參與開發
- 限制：
- 無法理解業務邏輯
- 生成程式碼可能缺乏最佳實踐
- 需人工介入調整與驗證
第三章：LLM 取代工程師的可能性
3.1 軟體工程的未來趨勢
- AI 主導開發 vs. 人工智慧輔助
- 低程式碼（Low-code）與無程式碼（No-code）的發展
- 軟體開發職能的變遷
3.2 LLM 可能影響哪些工程師職位？
- 容易受影響的職位：
- 初階程式設計師（Junior Developer）
- 測試工程師（QA Engineer）
- 低程式碼開發者
- 不易被取代的職位：
- 系統架構師（Architect）
- 產品經理（Product Manager）
- 需要創新與決策的高階工程師
3.3 軟體工程師如何適應 AI 變革？
- 提升 AI 工具的應用能力
- 聚焦於高階設計與策略性決策
- 發展跨領域技能（如 AI 工程、數據分析）
第四章：實驗與結果分析
4.1 實驗設計
- 測試 LLM 在不同軟體開發階段的表現：
- 程式碼生成
- 錯誤除錯
- 系統設計建議
- 分析 LLM 生成程式碼的正確性與可讀性
4.2 實驗結果
- Grok 3 vs. 4o 在不同開發場景下的優劣
- LLM 生成的程式碼質量與人工編寫的比較
- 工程師與 LLM 的協作效能分析
第五章：結論與未來發展
5.1 結論
- LLM 可以加速開發，但仍需人工監督
- 工程師的角色將從「程式編寫」轉向「決策與驗證」
- AI 無法完全取代創新與深度邏輯思考
5.2 未來研究方向
- 如何讓 LLM 更理解業務邏輯？
- AI 在軟體開發中應用的倫理與風險
- 軟體開發者如何與 AI 共存發展？
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[1. 記憶討論連續儲存, 即使砍掉重練也不至於重新開始, 一種知識累積的概念。
Grok 3 會列出思考的項目, 同時每次改善, 反應速度快; 而 4o 則是會直接回答問題, 很容鬼打牆, 同時反應速度有時很慢,甚至卡住。
3. 整個架構如果過於複雜, 將會顧此失彼, 整個程式碼無法 debug 完成收斂。
作者背景：我有幾年實際開發 client-server 架構軟體的工程師經驗, 之後就是結合管理的系統分析師, 但是我
另外一位作者的專業是適應性數位學習]