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The present, past and future of GitHub（在新分頁開啟原站）
本訪談由《Pragmatic Engineer》主持人與 GitHub 執行長 Thomas Dohmke 進行，探討 GitHub 從 17 年歷史、遠端開發文化、Copilot 等 AI 工具，到未來 AI 代理的演變。
※ 摘要僅根據標題與說明
The Pragmatic EngineerGergely Orosz
Podcast ・ 國際 ・ 英文 ・ S 級 ・ 45 筆內容 ・ 最近更新 2026/10/01
工程實務角度談 AI 工具與 coding agent
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How AI will change software engineering – with Martin Fowler（在新分頁開啟原站）
Martin Fowler 探討 AI 如何改變軟體開發，從確定性轉向非確定性程式設計，並說明生成式模型在維護舊程式碼上的應用。他強調 LLM 輸出必須經過嚴謹測試，並指出在 AI 輔助下，程式碼重構比編寫更重要。
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From Swift to Mojo and high-performance AI Engineering with Chris Lattner（在新分頁開啟原站）
Chris Lattner 分享了他在 Swift 與 Mojo 語言設計上的經驗，並探討了如何透過編譯器工程來理解軟體運作原理。他強調學習語言設計能幫助工程師降低 AI 開發的門檻，同時指出編譯器工程仍是理解軟體本質的最佳途徑。
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Design Engineering with Maggie Appleton
節目邀請了 Maggie Appleton，一位結合設計、人類學與網頁開發的研究工程師。她分享了如何將設計思維應用於工程，並探討了 AI 如何改變設計師的工作流程。
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Measuring the impact of AI on software engineering – with Laura Tacho（在新分頁開啟原站）
本訪談探討如何評估 AI 對軟體工程的實際影響。訪談者與 DX 的 Laura Tacho 分享，透過 180 家公司的研究資料，揭示了 AI 工具在工程組織中的真實效能與使用困境。
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From Software Engineer to AI Engineer – with Janvi Kalra（在新分頁開啟原站）
Janvi Kalra 分享她從軟體工程師轉型為 AI 工程師的實戰經驗，包括如何透過實習進入頂尖科技公司、如何從零開始學習並加入 Coda 的 AI 團隊，以及她對 AI 工程師職責與評估新創公司的見解。
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How AI is changing software engineering at Shopify with Farhan Thawar（在新分頁開啟原站）
Farhan Thawar 談論 Shopify 如何透過早期取得 GitHub Copilot、OpenAI 及 Anthropic 的模型，在軟體工程領域全面採用 AI。
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How Kubernetes is Built with Kat Cosgrove（在新分頁開啟原站）
本訪談由 Kat Cosgrove 主持，探討 Kubernetes 的架構、管理策略及未來方向。她分享如何避免開發者倦怠，並闡述 Google 如何從 Borg 演變為 Kubernetes。
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Stacked diffs and tooling at Meta with Tomas Reimers（在新分頁開啟原站）
前 Meta 工程師 Tomas Reimers 在 Podcast 中分享 Meta 自研的開發者工具，如 Phabricator 與 Sandcastle。
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Building OpenCode with Dax Raad（在新分頁開啟原站）
Dax Raad 與 OpenCode 共同創辦人探討 AI 開發工具現狀，強調開放原始碼與工程判斷的重要性。他分享如何將 Anthropic 的封鎖轉化為成長契機，並指出 GPU 需求正成瓶頸，同時對 AI 未來發展持懷疑態度。
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Distributed databases with Peter Mattis
Peter Mattis 分享了他從開源開發者到 Google 工程師，再到創立 Cockroach Labs 的經歷。他探討了如何在大規模系統中保持快速、可靠且正確，並分析了 AI 如何幫助工程師重新專注於編寫程式碼，同時提升程式碼品質。
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Design Engineering with Maggie Appleton
節目邀請了 Maggie Appleton，一位結合設計、人類學與網頁開發的研究工程師。她分享了如何將設計思維應用於工程，並探討了 AI 如何改變設計師的工作流程。
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AI Skills with Matt Pocock
探討 Matt Pocock 如何從聲教師轉型為全職工程師，並透過「戰略程式碼」與 AI 工具，提升教學品質。他分享了如何將經典軟體工程原則應用於 AI 代理，並強調建立可持續的程式碼基礎對新進開發者的重要性。
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Building Codex with Tibo Sottiaux
本期節目探討 Codex 的開發歷程與演進。Tibo 分享了 Codex 採用 Rust 語言的原因，以及其如何支援多模型與多供應商。
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Why performant code matters (but gets widely ignored), with Casey Muratori
探討軟體效能為何常被忽視，但實際對業務至關重要。案例提出程式撰寫應從設計階段起考量效能，並強調學習讀組合語言能直觀理解 CPU 運作原理。此外，作者也指出測試不應主導設計，且遊戲開發領域因引擎可商用化而面臨新舊遊戲激烈競爭的挑戰。
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From Chrome DevTools to AI Engineering, with Addy Osmani
本訪談探討 Google 前工程師 Addy Osmani 從開發者轉為管理者的成長路徑，以及他如何利用 AI 工具與 Agent 進行工作。
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Stop being skeptical about AI for development with Charity Majors
Charity Majors 探討 2025 年 AI 從懷疑轉向基礎地位的過程。她認為 AI 正在改變程式碼生成經濟，使「寵物」向「牛隻」轉型，並強調可靠性與驗證成為關鍵瓶頸。
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Formal methods with Hillel Wayne（在新分頁開啟原站）
本訪談探討 AI 是否將使形式驗證成為主流，並邀請形式驗證專家 Hillel Wayne 分析軟體工程與傳統工程的差異，以及形式方法在現代開發中的角色。
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Context engineering with Dex Horthy（在新分頁開啟原站）
本訪談探討了由 HumanLayer 創始人 Dex Horthy 提出的「情境工程」概念，旨在透過系統化方法解決大語言模型（LLM）的上下文限制問題。
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The Pragmatic Engineer AMA（在新分頁開啟原站）
本訪談探討 2026 年軟體工程師就業市場現況及 AI 對軟體開發的衝擊。訪談者針對 AI 原生開發流程、人才招募、技術債與未來職業發展等議題，提供具體建議與分析。
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How Kent Beck shapes the software engineering industry（在新分頁開啟原站）
本訪談探討了 Kent Beck 如何重塑軟體工程，從早期小語言到現代工程實踐。他強調軟體工程不僅是寫程式，更涉及建立信任與應對 AI 時代的挑戰。
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Tech interviews with NeetCode（在新分頁開啟原站）
NeetCode 談論他如何從 Amazon 和 Google 轉行創業，並分享 Coding Interview 的價值。他強調深入學習難題與系統思維對工程師的長期重要性，即使 AI 時代也需具備這些核心能力。
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CI/CD with Robert Erez（在新分頁開啟原站）
本訪談探討了 Robert Erez 如何透過平台工程與 GitOps 讓組織在雲端安全高效地進行軟體部署，並深入分析 AI 如何重塑 CI/CD 流程。
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Kubernetes and retiring at the top with Kelsey Hightower（在新分頁開啟原站）
Kelsey Hightower 從自學技術工程師成長為 Google 頂尖工程師，並成為現代基礎設施的關鍵人物。他分享如何透過自學與開源建立聲譽，以及 AI 時代下技術本質仍是人本的核心觀點。
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Building OpenCode with Dax Raad（在新分頁開啟原站）
Dax Raad 與 OpenCode 共同創辦人探討 AI 開發工具現狀，強調開放原始碼與工程判斷的重要性。他分享如何將 Anthropic 的封鎖轉化為成長契機，並指出 GPU 需求正成瓶頸，同時對 AI 未來發展持懷疑態度。
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TypeScript, C# and Turbo Pascal with Anders Hejlsberg（在新分頁開啟原站）
本訪談介紹 Anders Hejlsberg 如何從 Turbo Pascal 創始人演變為 Microsoft 資深技術顧問，探討他設計 C# 與 TypeScript 的歷程，以及這些語言如何幫助開發者使用 AI 輔助編寫程式碼。
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Building Pi, and what makes self-modifying software so fascinating（在新分頁開啟原站）
這期節目探討了自修改軟體的迷人之處，並介紹了 Mario Zechner 開發的 Pi 程式與 Armin Ronacher 的 Flask 軟體。兩人分享了他們對 AI 的觀點，強調在自動化過程中保持人類判斷的重要性。
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DHH’s new way of writing code（在新分頁開啟原站）
DHH 分享他如何從完全手寫程式碼轉變為使用 AI 代理，並探討 AI 如何改變軟體開發流程與品質標準。
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From IDEs to AI Agents with Steve Yegge（在新分頁開啟原站）
Steve Yegge 探討 AI 如何重塑工程工作，認為手動編寫程式可能逐漸消失。他分享了自己的 AI 採用框架，並指出工程師應關注系統演變而非單一工具。
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Building Claude Code with Boris Cherny（在新分頁開啟原站）
Boris Cherny 介紹了 Anthropic 開發的 Claude Code 如何從側邊專案轉變為核心內部工具，並探討了當工程師不再撰寫大部分程式碼時，工作流、並行代理與系統架構的演變。
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Mitchell Hashimoto’s new way of writing code（在新分頁開啟原站）
Mitchell Hashimoto 分享他如何運用 AI 工具與 Agent 來重塑日常開發流程，並探討 Ghostty 等開源工具在 AI 時代的未來。
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The programming language after Kotlin – with the creator of Kotlin（在新分頁開啟原站）
Andrey Breslav 介紹他建立的後 Kotlin 語言 CodeSpeak，旨在透過簡潔的英文描述減少程式碼冗餘。他談論了設計語言的挑戰、Kotlin 的演進，以及如何在 AI 時代保持人類對軟體開發流程的控制。
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The third golden age of software engineering – thanks to AI, with Grady Booch（在新分頁開啟原站）
Grady Booch 回顧了軟體工程的三個黃金時代，並指出 AI 只是下一個時代的開始。他強調技術限制與人類判斷始終塑造著系統，系統思維與責任感才是未來軟體工程的關鍵。
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The creator of Clawd: "I ship code I don't read"（在新分頁開啟原站）
Peter Steinberger 分享他如何透過 AI 工具如 Claude 與 Codex 高效開發，並探討工程思維如何轉變。
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The history of servers, the cloud, and what’s next – with Oxide（在新分頁開啟原站）
Bryan Cantrill 回顧伺服器與雲端近 30 年的演變，探討 Dotcom 崩盤如何催生更深創新，並分析雲端崛起對基礎設施建設的影響。
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Being a founding engineer at an AI startup（在新分頁開啟原站）
Michelle Lim 分享她作為 Warp 首位工程師的經驗，探討如何從產品思維出發打造成功企業，並提供早期工程師如何與創始人談判股權及獲取推薦信的實戰建議。
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Code security for software engineers（在新分頁開啟原站）
本期節目由 Sonar 安全總監 Johannes Dahse 主持，探討軟體工程師如何撰寫安全程式碼。內容涵蓋程式依賴風險、軟體構建分析、CVE 漏洞、動態測試等實務議題，並說明 AI 在安全中的應用與挑戰。
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How AI will change software engineering – with Martin Fowler（在新分頁開啟原站）
Martin Fowler 探討 AI 如何改變軟體開發，從確定性轉向非確定性程式設計，並說明生成式模型在維護舊程式碼上的應用。他強調 LLM 輸出必須經過嚴謹測試，並指出在 AI 輔助下，程式碼重構比編寫更重要。
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From Swift to Mojo and high-performance AI Engineering with Chris Lattner（在新分頁開啟原站）
Chris Lattner 分享了他在 Swift 與 Mojo 語言設計上的經驗，並探討了如何透過編譯器工程來理解軟體運作原理。他強調學習語言設計能幫助工程師降低 AI 開發的門檻，同時指出編譯器工程仍是理解軟體本質的最佳途徑。
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Beyond Vibe Coding with Addy Osmani（在新分頁開啟原站）
Google 資深工程師 Addy Osmani 與《Pragmatic Engineer》專訪，探討 AI 如何重塑軟體開發流程。他分享如何平衡速度與品質，並強調理解生成程式碼的重要性，同時介紹了 AI 工具與自主代理的應用。
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Google’s engineering culture（在新分頁開啟原站）
本訪談探討 Google 的工程文化，透過前員工與研究人員的對話，揭開其搜尋部門的獨特運作模式。內容涵蓋其自定義技術棧、設計規範文化以及針對工程師的激勵與晉升機制。
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Python, Go, Rust, TypeScript and AI with Armin Ronacher（在新分頁開啟原站）
Armin Ronacher 探討了 Python、Go、Rust 與 TypeScript 等語言的比較，並分析 AI 工具如何改變工程師的工作方式。
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Code Complete with Steve McConnell（在新分頁開啟原站）
探討史蒂夫·麥肯尼的經典著作《Code Complete》，分析其內容如何經年不變，並指出第二版需更新之處。作者分享職業發展原則，包括如何建立職業金字塔模型，並批判「蓮花跳躍」等快速上手方法，強調工程師應承擔責任。
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The state of VC within software and AI startups – with Peter Walker（在新分頁開啟原站）
本訪談探討 VC 與軟體 AI 創始公司的現狀，涵蓋資金短缺原因、人才 Hiring 趨勢、ARR 指標重要性及融資週期延長的現象。
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Measuring the impact of AI on software engineering – with Laura Tacho（在新分頁開啟原站）
本訪談探討如何評估 AI 對軟體工程的實際影響。訪談者與 DX 的 Laura Tacho 分享，透過 180 家公司的研究資料，揭示了 AI 工具在工程組織中的真實效能與使用困境。
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Amazon, Google and Vibe Coding with Steve Yegge（在新分頁開啟原站）
Steve Yegge 分享他從 Google 和 Amazon 的經驗，探討 AI 開發工具如何改變軟體建構方式，並介紹新興的「AI 修復師」角色。
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How AI is changing software engineering at Shopify with Farhan Thawar（在新分頁開啟原站）
Farhan Thawar 談論 Shopify 如何透過早期取得 GitHub Copilot、OpenAI 及 Anthropic 的模型，在軟體工程領域全面採用 AI。
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The present, past and future of GitHub（在新分頁開啟原站）
本訪談由《Pragmatic Engineer》主持人與 GitHub 執行長 Thomas Dohmke 進行，探討 GitHub 從 17 年歷史、遠端開發文化、Copilot 等 AI 工具，到未來 AI 代理的演變。
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TDD, AI agents and coding with Kent Beck（在新分頁開啟原站）
Kent Beck 探討 AI 工具如何改變程式碼開發，他將 AI 比作不可預測的 genie，並分享自己不再執著於特定語言的觀點。
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From Software Engineer to AI Engineer – with Janvi Kalra（在新分頁開啟原站）
Janvi Kalra 分享她從軟體工程師轉型為 AI 工程師的實戰經驗，包括如何透過實習進入頂尖科技公司、如何從零開始學習並加入 Coda 的 AI 團隊，以及她對 AI 工程師職責與評估新創公司的見解。
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How Kubernetes is Built with Kat Cosgrove（在新分頁開啟原站）
本訪談由 Kat Cosgrove 主持，探討 Kubernetes 的架構、管理策略及未來方向。她分享如何避免開發者倦怠，並闡述 Google 如何從 Borg 演變為 Kubernetes。
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Building Windsurf with Varun Mohan（在新分頁開啟原站）
Varun Mohan 介紹了 Windsurf 這個 AI 原生開發者工具，該工具旨在解決大型專案中 LLM 的延遲問題，並透過自駕式汽車經驗最佳化模型評估。
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The Philosophy of Software Design – with John Ousterhout（在新分頁開啟原站）
斯坦福教授約翰·奧斯特豪斯在《軟體設計哲學》中探討 AI 工具如何影響軟體設計。他認為設計的重要性反而更顯關鍵，並闡述了自上而下與自下而上兩種設計方法。
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Stacked diffs and tooling at Meta with Tomas Reimers（在新分頁開啟原站）
前 Meta 工程師 Tomas Reimers 在 Podcast 中分享 Meta 自研的開發者工具，如 Phabricator 與 Sandcastle。
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Developer Experience at Uber with Gautam Korlam（在新分頁開啟原站）
Uber 前工程師 Gautam Korlam 分享他在 Uber 的開發經驗，涵蓋了團隊如何建立內部工具、Monorepo 的利弊，以及 AI 工具如何改變開發者體驗。
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