維持鏈上秩序關鍵!「合約工程師」都在做什麼?阻擋駭客、預防出包都靠他
維持鏈上秩序關鍵!「合約工程師」都在做什麼?阻擋駭客、預防出包都靠他
2023.10.24 | 區塊鏈
維持鏈上秩序!全靠「合約工程師」

區塊鏈技術的應用,在2015年夏天出現了轉折,當時第一代以太坊(ETH 1.0)誕生,因為具備比特幣所沒有的智慧合約(Smart Contract)功能,開發者終於可以在區塊鏈上,創造各式各樣的應用。

智慧合約的概念最早在1994年,由美國電腦科學家尼克·薩博(Nick Szabo)提出,但一直到以太坊出現,才讓概念變得完善。

如同字面上的意思,智慧合約是一種可以自動執行的合約,可以把它想像成一台由程式碼編寫、且能自動運行的自動販賣機,投下多少錢,相對應的物品就會掉出來,過程完全不需要透過假手第三方。

負責寫智慧合約的人,就是「合約工程師」,肩負著NFT、加密貨幣、DeFi(去中心化金融)等應用,可以順利運作、不出包的重責大任。

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合約工程師都在做什麼?需要哪些技能、特質?

PTT共同創辦人、量趨科技(Quantrend Technology)技術長戴志洋,是非常早期就投入的合約工程師。他形容,合約工程師角色很像商業合約律師,「當兩造雙方需要一個遊戲規則時,負責把它寫下來,變成一個合約。」

傳統合約在簽約後,雙方需要信任彼此會履行義務。像是房東信任房客會繳房租、房客信任房東會提供住所,如果有一方違反條款,會需要第三方執法機構介入處理。

智慧合約無論是雙方或者多方協議,都不需要信任彼此,也不需要第三方介入,因為遊戲規則都寫在公開透明、無法篡改的區塊鏈上,合約內容會自動強制執行。

必備能力一:性格仔細、細膩

「如果沒有足夠的專業知識,很難把事情想完整。」戴志洋表示,合約工程師的工作,就是要非常仔細的把各種細節規劃清楚,並熟悉不同鏈的特性,「認識每條鏈,就像是了解不同國家的法律。」在規劃過程中,把所有可能的風險、漏洞都補上。

過去就曾發生,NFT項目的智慧合約有漏洞,限量的NFT被駭客盜走,再被高價賣出,如果沒有在開發合約時,就把所有細節規劃好,一個小疏失,最終都會變成大災難難。

仔細、細膩,就是合約工程師最需具備的人格特質。

智慧合約的運作,通常涉及金錢、虛擬資產交易,不容許任何閃失。因此合約工程師,是一個門檻很高的高做,需要經過許多歷練,才能寫出一份好的合約。

戴志洋觀察,駭客(hacker)除了會寫程式,還知道各種突破漏洞的手法,有駭客或是資安背景的人因為「知己知彼」,非常適合投入合約工程師工作。

必備能力二:自學能力、累積實戰經驗

區塊鏈技術幾乎每天都有新的知識、趨勢出現,工程師必須要時時跟上新的趨勢脈動,新的東西往往都是英文資料,因此合約工程師,需要具備一定的外語能力,也需要熟悉Solidity、Java、Rust等程式語言。

也因為每一種程式語言,都有不同運用的場域,有些適合用來做前端(使用者所看到的內容)、有些適合做後端 (應用程式基礎設施),合約則會需要跟前後端互動,戴志洋建議,合約工程師需要前後端工程師的技能都掌握,才能在就業市場有競爭力。

自律的「自學能力」,是合約工程師需要具備的第二項特質。但比起自學,戴志洋認為更關鍵的,是持續不斷累積實戰經驗。

量趨科技(Quantrend Technology)技術長戴志洋
「我自己一開始也是自學,但(能力)真要能登堂入室,還是需要真實專案的歷練。」
參與《聖人大盜》專案開發,用合約解決手續費難題

戴志洋在2018年底,參與了區塊鏈商戰電影《聖人大盜》的加密貨幣「SELF TOKEN 」專案,負責合約開發工作,就累積了不少印象深刻的挑戰。

SELF TOKEN是一個在以太坊上建立的代幣,除了可以兌換電影票,還跟酒吧、咖啡廳、共創空間、民宿、複合型商場等許多品牌合作,讓SELF TOKEN的持有者在消費時,可以獲得優惠跟獎勵,打造「沉浸式娛樂」。

當時戴志洋跟團隊,遇到了Gas fee(鏈上手續費)難題。

他回憶:「假設在合作商家買一杯100元的咖啡,遇到交易尖峰時,可能需要支付200元手續費,這樣就不會有人想要使用SELF TOKEN了。」

Gas fee的高低全世界都一樣,無法被改變,於是戴志洋把腦筋動到「簽署機制」上,當消費者要把SELF TOKEN付給商家時,有一個第三方單位,會負責簽署跟支付Gas fee,這樣消費者就不需支付額外費用,使用意願就會提升。

戴志洋參與了SELF TOKEN專案,從設計到上線的整個過程,這次的實戰經驗,替他的合約工程師生涯,打下了關鍵基礎,

專案為主!合約工程師的工作型態是什麼?

一個合約從開發到上線,大約需要兩個月的時間,通常有新的項目,才會需要開發智慧合約,因此合約工程師的工作型態,以論件計酬、專案為主,幾乎不會有公司雇用全職的合約工程師。

工作機會大多從過去累積的作品、人脈來,也已蠻多有需求的人會從LinkedIn上找合約工程師。

戴志洋表示,案量的需求,則跟市場活躍度密切相關,「兩年前市場很火熱時,幾乎是你想接的話都有,現在市場比較冷清,想發新東西的項目少,案量當然就不多,想單純靠當合約工程師存活,其實有點難。」

未來要考照?合約工程師下一步是什麼?

現在就業市場雖然看似冷清,但戴志洋看好智慧合約在未來,會大規模應用在商業領域,像是政府投票系統、醫療保健、金融服務、保險,甚至連上班打卡系統也能用智慧合約做,只要需要訂規則的事情,通通都可以用智慧合約自動執行。

但,我們真正需要的合約工程師,究竟有多少?

「當累積越多的成功案例,許多工作都是能直接套用,投入的成本會遞減。」戴志洋認為,當智慧合約的應用普及後,市場就不會需要太多開發合約的工程師,而是合約的使用者會變多。

就如同現在大家每天都在生活中使用App、網路,但不需要每個人都會寫程式。雖然從業人數長期來說會減少, 但是對專業技能、操守的要求會越來越高。

智慧合約內的每一條程式碼,直接跟金錢、財產有關,戴志洋預測,如同現在擬定合約的律師,需要考證照才能執業,那麼在未來,也會有針對合約工程師的國家認證考試機制,盡可能杜絕鏈上世界詐騙、犯罪的可能。

關鍵字: #人才
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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。

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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。

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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。

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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/

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