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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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