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DEC.

開幕致詞

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B2B 服務的 AI Agent 產品設計原則

  • AI
  • 產品思維
  • 產業應用
  • 團隊管理
李昆謀

李昆謀

location M 棟
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B2B 服務的 AI Agent 產品設計原則

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李昆謀

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B2B 服務的 AI Agent 產品設計原則

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李昆謀

李昆謀

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SaaS 的下一步：從 Service 到 Agent 的轉移

  • AI
  • 軟體設計
安德魯

安德魯

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不寫 JS 也有行雲流水的前端體驗，AI 時代後端工程師的心流開發禪境

  • Frontend
  • Backend
  • AI
蘇泰安 taiansu

蘇泰安 taiansu

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AI 時代下， Product Sense 就是你的秘密武器

  • AI
  • 產品思維
  • 設計實務
陳偉仁
黃庭亞

陳偉仁

黃庭亞

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AI 只懂 React？Vue.js 也能 Vibe Coding！

  • Frontend
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Kuro Hsu

Kuro Hsu

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走在同業前面：國泰的雲端轉型洞察與啟示

  • AI
  • 產業應用
顏勝豪 Otto

顏勝豪 Otto

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AI時代下， 如何運用數據幫助產品發揮影響力

  • AI
  • 產品思維
  • 產業應用
  • 團隊管理
姜乃文

姜乃文

location A2 棟
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零基礎打造 400 萬用戶，我們犯了哪些錯誤

  • 產品思維
  • 產業應用
Max Chen

Max Chen

location M 棟

AI 時代的 Legacy Code 營救術

  • DevOps
  • AI
  • 軟體設計
墨嗓 (陳佑竹)

墨嗓 (陳佑竹)

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產品 OKR 的訂立與 Roadmap 展開

  • 產品思維
  • 團隊管理
曾友志

曾友志

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午休時間

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深入淺出 Playwright Agent 代理人模式

  • Frontend
  • AI
保哥 Will

保哥 Will

location M 棟
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深入淺出 Playwright Agent 代理人模式

  • Frontend
  • AI
保哥 Will

保哥 Will

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當 Product Mindset 走出產品設計：跨界的設計影響力

  • AI
  • 產品思維
  • 團隊管理
周明璇（小紫）

周明璇（小紫）

location A2 棟
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AI 時間槓桿賦能之術 - 全端工程師獨自升級全記錄

  • AI
  • 軟體設計
  • 產品思維
  • 產業應用
馮元詰

馮元詰

location M 棟

工程師和 AI 小隊，是合作、競爭、混亂？

  • Backend
  • DevOps
  • AI
蕭晊莛

蕭晊莛

location F 棟

從研究到上線：全流程設計與 AI 協作專案實戰

  • AI
  • 產品思維
  • 設計實務
Niki Liu

Niki Liu

location A2 棟
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從使用者到工程師：AI 在企業怎麼落地？

  • AI
黃琇琳 Shirney Huang

黃琇琳 Shirney Huang

location M 棟

React 優化實戰分析 - 掌握 React 進階技術 x 底層思維

  • Frontend
ThisWeb (Kun)

ThisWeb (Kun)

location F 棟

從設計到共識：悠識如何在每一次新專案裡，用溝通建立信任關係

  • 產品思維
  • 設計實務
林星妤
黃明硯

林星妤

黃明硯

location A2 棟
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對微前端的美好想像

  • Frontend
  • 軟體設計
Eric Lee

Eric Lee

location M 棟

寫了幾年 Code，然後呢？軟體工程師必須重新認識的 DevOps

  • DevOps
  • Agile
  • 產品思維
  • 軟體設計
陳正瑋（艦長）

陳正瑋（艦長）

location F 棟

敏捷環境中的產品經理生存之道：以產品思維實現價值與成果

  • Agile
  • 產品思維
Jenson Lee

Jenson Lee

location A2 棟
講者照片下一位講者照片
講者介紹

墨嗓 (陳佑竹)

世成科技股份有限公司 / 資深系統分析師

陳佑竹，朋友都叫我「墨嗓」。專注於資訊科技整合、應用、開發方法及研究的T型人，現任 GitLab Hero | PHP 資訊系統分析師 | 人夫 | 一隻臘腸狗的爸爸。

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議程介紹

AI 時代的 Legacy Code 營救術

F 棟

在軟體開發現場，面對沉澱多年的 Legacy Code，常常會陷入兩難：想改，又怕連帶影響整個系統；不改，又得持續承受技術債累積帶來的負擔。其實無論是在 AI 尚未普及的過去，還是今日各式 AI 輔助工具蓬勃發展，處理 Legacy Code 的核心原則始終如一——仍需要團隊共識、清晰流程以及足夠的驗證機制。然而在 AI 的協助下，我們能以更高的效率、更低的風險來面對這些挑戰。

本議程將會分享：

  1. 非 AI 時代 面對 Legacy Code 時的典型思考方式與策略。
  2. AI 介入後，如何在重構與維護過程中發揮助力，提升理解、驗證與調整的效率。
  3. 來自實務經驗的觀察與建議，協助團隊在新舊並存的系統中更有信心地前進。
DevOps
AI
軟體設計

目標受眾

開發者、專案經理及對 Legacy Code 如何處理維護感興趣的會眾們

預期收穫

透過本場演講，您將能夠了解 Legacy Code 改造的思維， 理解 AI 在面對 Legacy Code 時可以提供的助力， 並把握真正讓團隊與程式碼一起前進的關鍵要素。