Stack Overflow統計告訴你,哪些程式語言在周末特別受歡迎...或顧人怨
Stack Overflow統計告訴你,哪些程式語言在周末特別受歡迎...或顧人怨

除了為了工作學習程式,也有不少開發者透過假日閒暇時間開發業餘專案。為了瞭解哪些程式語言在周末更受歡迎,程式問答網站Stack Overflow統計出各程式語言的討論熱度,在周間和周末是否有明顯差異。其中,兩段時間差異最大、在周末討論熱度特別高的程式語言,由純函數式語言Haskell奪下;而在周間討論熱度高、到周末卻乏人問津的,則不意外地、由企業軟體微軟Sharepoint居冠。

純函數式語言Haskell和企業軟體Sharepoint,分別在周末和周間特別受歡迎

Stack Overflow分析超過200萬則討論串,並統計討論串中的問題標籤數量。由於幾乎所有程式語言在周間的討論數都高於周末,因此,此處的「討論熱度」代表的是,「各程式語言(問題標籤)分別於周末與周間的討論「佔比」」,並分析其在周間與周末是否有明顯差異。

舉例來說,Haskell佔整體周末討論的0.365%,到了周間卻僅佔0.21%;相反的,Sharepoint在周末僅佔0.0683%,周間則佔0.188%,差異相當懸殊。由於Haskell並非企業中常用的程式語言、主要流行於學術圈和數學領域,也反映出工作與程式語言討論的相關性。

Stack Overflow
圖/ Stack Overflow

網友RandomDev留言分析,在工作時,開發者常須用sharepoint和transact-SQL(tsql)開發內部網站,透過VBA(Visual Basic for Applications)和SOAP(Simple Object Access Protocol)將網站整合到舊系統,管理員再用Windows PowerShell腳本部屬上述系統。他接著開玩笑說,到了假日,受夠公司舊系統的開發者,結合haskell和演算法等人工智慧相關技術、設計機器人的組合語言(assembly)和pointers,以及可做彈道計算器的OpenGL等技術,便可消滅公司所有骨灰級的老舊系統。

有趣的是,在周間特別受歡迎的討論問題標籤,Windows瀏覽器IE(標籤為internet-explorer)也榜上有名。

周末討論度高:低階程式語言、演算法、app開發相關

整體而言,和低階程式語言相關的技術在周末的討論度較高,如C、C++、pointers、組合語言(assembly)等,另外,和演算法、遞迴和數學計算等數學相關的技術也頗受歡迎。同樣位於周末熱門榜上的Heroku和Meteor,為app開發平台,通常被用於快速建立原型,推測可能更適合用於周末業餘型的專案。

另一方面,在周間特別受歡迎的技術都和微軟有關,包含Excel、SQL Server、VBA、T-SQL,或是和其他企業科技公司(如甲骨文)有關。

想知道更完整的數據可參考下圖,越右邊代表討論度越高(如JavaScript, Java, C#, PHP等),越靠近X軸則代表周間和周末的討論熱度並無太大差別,反之則否。

Stack Overflow
圖/ Stack Overflow

其中,在周間特別受到歡迎、但在周末討論度相對較低的語言,多都和微軟相關,如C#、ASP.NET、SQL Server、Excel、VBA等,而在周末特別受到歡迎的語言則有C、C++、Swift和Node.js等。

遊戲引擎、App開發相關議題在周末的討論熱度逐年上升

過去幾年,在周末相對更受歡迎的程式語言也有變化。例如,Scala和Ruby On Rail近幾年在周末的討論度下降,周間的討論度反而上升,意即這些本來較常用於業餘專案的程式語言,被開發者用於工作的趨勢越來越多。相反的,版本管理系統SVN在周末討論度逐年下降,推測可能和近年開發者傾向用GitHub、因而受到影響。

而近幾年在周末討論佔比明顯上升的程式語言,包含遊戲引擎Unity3D,和開發手機應用程式相關的標籤也穩定成長,如actionscript-3、android-layout、按鈕、ListView等和畫面元件相關的標籤。

資料來源:stack overflow

關鍵字: #工程師文化
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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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