從個人開源專案到組織開發賦能與流程再造，我們該如何看待 Autonomous software 以及如何導入？ 或許可以參考 Andrej Karpathy 在 2025年6月17日「Software Is Changing」演講說的，我們該借鑑自動駕駛一路的歷史演進。

我在方針上以 ADAS 為類比的借鑑思想，以及 2019 年我自己曾宣揚的擴展智慧為藍圖，比起全自動或者聊天機器人，我更看重「協同」與「轉譯」的能力，比如 Vibe Code 這樣的人與機器協同像波浪般透過激起一點漣漪就能形成浪花的應用，大幅度地放大單個人類的能力。

數位發展部目前分為三個面向：

1. 行政工作的賦能：RAG 的導入，並非只是 KM，而是讓每個公務員都知道可以運用語言模型協助跟自己的業務資料「對話」，藉此快速整理行政工作上涉及的法規、專業資訊，提高自己的掌握力從而做出判斷。
2. 能力放大：語言模型的泛化為原本專精管理或文字策略的撰寫者提供快速開發 MVP 的能力，比如過去可能只是紙上談兵的資安精神 Secure by Default，現在可以藉由 Vibe Code 賦能讓制定制度的人直接實現想法，從而驗證。
3. 開發流程賦能：借鑑 Claude Code 的思維，我們團隊思考在 IDE 中整合 Pipeline 工具的 MCP 服務以及 Vibe Code ，試圖降低 Code Review 這件事的負擔，從而在上版風險上進一步獲得更多控制。

此外，在能力被放大後，風險控制就更加重要，我們也許該重新拾起過去的管理學的知識與藝術，把「運用語言模型強化的工作單元」該有什麼樣的準則更細節討論。

聽眾收穫：

也許能在開發軟體上獲得一些靈感，共享同為開發者對於應用語言模型這件事上的想法