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
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

2-RD096270.jpg
博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

3-RD096215.jpg
左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

4-RD096303.jpg
博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

>>掌握AI 應用的新契機,立即聯繫博弘雲端專業顧問

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
2026 大重啟
© 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