你用哪個鍵縮排?Stack Overflow:用空白鍵的人薪水較tab高
你用哪個鍵縮排?Stack Overflow:用空白鍵的人薪水較tab高

寫程式縮排到底要用空白鍵還是tab,是開發者圈長久以來不斷爭論的問題。雖然兩者各有擁護者、孰優孰劣尚無定論,但程式問答網站Stack Overflow的調查卻發現,縮排使用習慣和薪水間有著令人出乎意料的關聯:使用空白鍵縮排的開發者,薪水比用tab縮排的開發者高。

使用tab縮排的速度快、檔案小,但在不同編輯器上排版容易亂掉

空白鍵派和tab鍵派彼此看不順眼的橋段,也曾被美劇《Silicon Valley》(矽谷群瞎傳)作為素材搬上螢幕。劇中主角Richard Hendricks因為太介意曖昧對象使用空白鍵縮排、而非tab,兩人因此鬧翻。

螢幕快照 2017-06-16 下午2.53.26.png
空白鍵派和tab鍵派彼此看不順眼的橋段,曾被美劇《矽谷群瞎傳》作為素材搬上螢幕。
圖/ 截圖自《矽谷群瞎傳》

擁護tab的人認為,用tab鍵縮排的速度快又整齊、檔案又小,用空白鍵縮白簡直就是在鍛鍊手指肌肉。然而擁護空白鍵的人指出,使用tab最大的缺點在於,不同平台的編輯器會將tab字元視為不同長度,例如,Unix是8個字元,Windows、OSX是4個字元,一旦使用不同編譯器打開,存取可能出錯、排版容易亂掉、也易造成檔案合併上的困難。

Google規定工程師必須使用空白鍵縮排

為了證明到底哪種方法更主流,Google工程師Felipe Hoffa在2016年分析Github上前40萬個repositories、10億份程式碼、其中包含14種不同的程式語言。結果發現,除了C和GO語言外,使用空白鍵縮排的檔案遠多於tab。

aljisg2evvamxa2aqjye.jpg
除了C和GO語言外,使用空白鍵縮排的檔案遠多於tab。

而另一名Google軟體工程師Paul K. Young也在Quora上回答,Google內部規定工程師在寫C++和Java程式碼時,必須要使用空白鍵縮排,原因在於tab在不同編輯器看起來都不同,可能導致存取錯誤,或造成檔案合併上的困難。

看來,使用空白鍵縮排已經獲得Google和多數開發者認可,而Stack Overflow的最新調查,可能會讓更多tab擁護者心碎。

使用空白鍵縮排的開發者,薪水較使用tab的開發者高出8.6%

Stack Overflow分析近3萬份問卷,發現使用tab和空白鍵的人約各佔40%,剩下的人則表示會交叉使用。不過,在比較縮排使用習慣和薪水的相關性後,發現使用空白鍵縮排的開發者,平均年薪為59,140美元,而使用tab的開發者年薪則僅43,750美元;無論年資長短,使用空白鍵縮排的開發者,薪水都較使用tab的開發者高。

salary_graph-1-1024x731.png
無論年資長短,使用空白鍵縮排的開發者,薪水都較使用tab的開發者高。
圖/ Stack Overflow

以不同國家來看,也發現使用tab和空白鍵縮排的使用習慣,和薪水有顯著差異。可見,使用習慣所造成的薪水差異,並非來自不同國家的經濟狀況,例如,GDP較低的國家習慣使用tab,才導致tab的平均薪資較低。

salary_by_country-1-1024x768.png
以不同國家來看,也發現使用tab和空白鍵縮排的使用習慣,和薪水有顯著差異。
圖/ Stack Overflow

再看到tab和空白鍵使用習慣和開發類型以及程式語言的關係,發現不論哪種開發類型或程式語言,使用空白鍵的平均薪資皆高於使用tab。

salary_graph_devtype-1-1024x717.png
不論是哪種開發類型或程式語言,使用空白鍵的開發者平均薪資皆高於使用tab。
圖/ Stack Overflow

而若將所有可能影響薪資的因素考量進來,包含使用tab還是空白鍵、國家、寫程式年資、開發種類和語言、教育程度、在開源圈是否活躍、是否把寫程式當作興趣、公司規模等,發現使用空白鍵的開發者,薪水較使用tab的開發者高出8.6%,相當於多了2.4年年資的薪資漲幅。

當然,這並不表示是因為使用空白鍵縮排的習慣讓這些開發者薪水較高,只能說兩者有相關性,但是很有可能有其他影響因素。看完這份調查,原本使用tab鍵縮排的人會想試試看改用空白鍵嗎?

資料來源:Stack OverflowGizmodoQuora

往下滑看下一篇文章
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

數智聚(良興)_1.JPG
良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

數智聚(良興)_2.JPG
Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

數智聚(良興)_3.jpg
良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓