各位軟工前輩,都 2026 年中了,從去年的 Agent 大爆發到現在,感覺 Vibe Coding 的模式也逐漸成熟。身邊不少軟體工程師朋友(包括我自己)現在很大一部分時間都在扮演「架構師」和「Reviewer」,純手刻 Code 的比例真的降了不少。
最近想了解一下台灣各家科技公司、大廠在「導入 AI 協作」上的真實生態。畢竟每家的資安底線跟給資源的大方程度真的差很多 😅 或許該篇文章也能讓求職者有更多的參考
想請大家分享一下你們公司目前認可的開發模式!大致上包含以下~~
# 公司類型 / 產業:
例如:外商、台廠一線 IC、金融業、純軟新創...等)
# 開發環境限制:
公司是完全不能連外網,只能跑地端模型(如 Llama 3 衍生 公司內網版)?還是只要透過內部 Proxy,一樣能開開心心用外網模型?
# 資安與模型限制:
公司對 Prompt 的限制嚴格度?(例如:嚴禁貼產品原始碼、嚴格禁止使用中國的模型)是只允許登入「公司簽約的企業合約帳戶」(確保資料不會被拿去訓練),還是其實大家都偷偷用個人帳號?
# 公司給的資源:
公司有幫忙訂閱 GitHub Copilot Enterprise / 補助金額 / 直接提供 API key
# 擴充與自研生態:
公司是否有提供 MCP (Model Context Protocol) 接口,讓 IDE (如 Cursor/VS Code) 深度串接公司內部的 DB、API 文件或內部 Jira/GitLab?團隊有開始自研專屬的 Skill 嗎?(例如串接內部 CI/CD 的客製化 Tooling / Agent,讓 AI 可以執行特定內部指令)
# 目前的工作流程:
現在寫完 Code 也有導入 Agent 自動化 Review 嗎?還是維持傳統的 PR 流程,只是大家背後各自叫 AI 生 Code,最後再由人類 Senior 工程師做最後把關?
留言

原 PO - 工程師
我先開頭陣好了,
公司類型:
本土電信業,前陣子有些討論度。
開發環境限制:
理論上公司會提供合規的清單,如 GitHub Copilot Enterprise / AWS 提供的 IDE 等等,不過看蠻多員工都會自己去問 ChatGPT,幾乎都是雲端的服務。
資安限制:
不可能個資/機密資訊做詢問,也不能使用對岸開源的模型
公司給的資源:
GitHub Copilot Enterprise 好像每月就是 300 點數吧,我是看有人一天就用完了,這幾個月更新以後消耗異常大
自研生態:
幾乎都是各團隊自行維護,有些成員會寫專案的 skill 來分享,確保開發一致
工作流程:
主要還是互相 Review,目前還沒有使用 Agent 來 Review 專案
使用 LLM 協作一陣子之後有發現,蠻多專業領域的任務還是需要有 skill 或是專業領域知識才能靈活駕馭 AI,上下文大小也很重要,讓我比較困擾的是在不同 feature branch 來回開發時 LLM 常常會有記憶幻覺,不太清楚如何管理各個 branch 之間的 memory bank... 但每月 300 點真的少到可憐...
B1