這一兩年我們都看到了,AI 讓寫程式這件事變得很便宜。但是便宜的東西不會是瓶頸,瓶頸只會往貴的地方移動。所以問題不是「AI 會不會取代開發者」,而是「當寫程式不再是門檻,開發者真正的價值在哪裡」。
不談特定框架、不推任何工具,只談一件事:軟體從來就不只是程式碼。決定要做什麼、決定不做什麼、驗證它能不能上線、出事的時候誰扛責任、那些沒被寫進 repo 的上下文、以及該放手讓 AI 跑還是該親自把關的臨界判斷,這些貴的部分,才是 AI 之後真正決定成敗的地方。
我會用自己一個人把構想送進正式環境的實際經驗,包括在醫院這種不能出錯的場域裡,怎麼判斷哪裡可以全交給 AI、哪裡必須人在迴圈。你會帶走一份可以馬上對照自己專案的判斷力清單,而不是又一個「AI 很厲害」的示範。
聽眾收穫:
聽眾將了解 AI 如何實際參與需求分析、架構設計、程式開發、自動化測試與文件維護,並學會如何將 Vibe Coding 產生的原型,轉化為可測試、可審查、可部署且可長期維護的正式系統。
透過醫療場域的實戰案例,聽眾也能掌握人類與 AI 的責任分工,以及在高風險環境中所需的隱私、安全、驗證與治理原則,進而建立適合自己團隊的 AI 協作開發流程。

鄭重男(Nickle Cheng),國軍高雄總醫院資訊室主任,也是一位仍持續親手開發系統的醫療資訊主管。長期投入醫療資訊系統、DevOps、資料整合、FHIR、SMART on FHIR 與生成式 AI,關注如何讓資源有限的醫院資訊團隊,也能建立安全、敏捷且可持續演進的數位服務。
他曾以 Ruby on Rails、Docker 與開源技術推動醫院官方網站、即時資訊整合、臨床應用、LINE Bot 與資料平台等專案,並將 DevOps 與現代軟體工程方法帶入高度複雜、重視安全與穩定性的醫療環境。近年則積極探索 AI Coding 與人機協作開發流程,嘗試讓 AI 參與需求整理、程式開發、自動化測試與文件維護,重新思考醫療資訊系統的開發與治理方式。
曾於 RubyWorld Conference、COSCUP、DevOpsDays Taipei、MOPCON、臺灣醫療品質協會,以及多場醫療與企業活動擔任講者,分享醫院數位轉型、生成式 AI、AI Coding、開源技術與 SMART on FHIR 的實戰經驗。他相信,真正有效的數位轉型,不是追逐最新技術,而是讓技術成為醫療人員可靠的夥伴,並讓好的系統能夠被快速建立、持續改善與長期維護。