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In an era where Large Language Models (LLMs) generate syntactically correct code with O(1) complexity, a senior manager at Hsinchu Science Park reveals new hiring criteria. Analyzing from First Principles of Computer Science, this article explains why the value of "syntax translation" approaches zero and identifies three types of engineers facing systemic obsolescence as AI-Assisted Coding drastically outperforms humans. This is not unemployment; it is the refactoring of the engineering profession.

前言：代碼生成的商品化

作為一名長期研究分散式系統與編譯器設計的從業者，我觀察到 2026 年的軟體就業市場正經歷一場劇烈的「垃圾回收」（Garbage Collection）。近期竹科某高階主管關於「三種人絕對不收」的言論引發熱議，這並非單純的職場偏見，而是技術演進下的必然篩選機制。當 Transformer 架構的模型能瞬間完成從自然語言到執行檔的編譯過程，傳統資工教育中關於「語法記憶」的訓練已徹底過時。

深層解析：AI 為何在「寫碼」上勝出？

從底層邏輯來看，寫程式（Coding）與軟體工程（Software Engineering）是截然不同的兩個概念。

Coding 是語法映射：將邏輯轉換為特定語言（Python, C++, Rust）的語法樹（AST）。這正是 LLM 最擅長的領域——利用注意力機制（Attention Mechanism）預測下一個 Token，其效率與準確率已遠超人類大腦的檢索速度。
Engineering 是權衡（Trade-off）：涉及 CAP 定理（一致性、可用性、分區容錯性）的取捨、內存管理的優化、以及系統延遲與吞吐量的平衡。

AI 目前在後者仍需人類引導。然而，許多資工碩士畢業生仍停留在「Coding」階段，這就是危機所在。

竹科主管拒收的「三類人」：架構師視角的解讀

根據竹科一線開發現場的反饋，以下三類候選人在 2026 年的 CI/CD 流水線中將被視為「無效構建（Broken Build）」：

1. 框架依賴者（The Framework Fundamentalist）

這類畢業生熟悉 React、Spring Boot 或 PyTorch 的高層 API，卻對底層運作一無所知。

技術缺陷：當遇到效能瓶頸或「抽象洩漏」（Leaky Abstraction）時，他們無法深入源碼（Source Code）進行除錯。例如，不懂虛擬 DOM 的 Diff 演算法，就無法優化 React 的渲染效率。
AI 對比：AI 可以瞬間生成任何框架的標準代碼。如果你的價值僅在於「會用工具」，那你就是一個運算成本過高且效率低下的 API 調用者。

2. 黑箱操作員（The Black Box Operator）

這類人習慣複製貼上（Copy-Paste），現在則演變為「複製 AI 生成碼」。他們不具備驗證代碼正確性、安全性與複雜度（Big O Notation）的能力。

技術缺陷：在關鍵系統（Mission-Critical Systems）中，一段未經審計的 $O(n^2)$ 嵌套迴圈可能導致系統在流量高峰時崩潰。不懂內存模型（Memory Model）和併發控制（Concurrency Control）的工程師，實際上是在埋設邏輯炸彈。
教授觀點：真正的工程師必須具備「批判性代碼審查」能力。你不再是寫作者，你是總編輯。

3. 缺乏系統觀的單點優化者（The Siloed Optimizer）

這類人能在 LeetCode 上解出難題，卻無法理解微服務架構（Microservices）中的數據一致性問題，或分散式資料庫的鎖機制。

技術缺陷：現代軟體是複雜的分散式系統。只關注單機算法而忽略網絡延遲（Network Latency）、序列化開銷（Serialization Overhead）的人，無法設計出可擴展（Scalable）的解決方案。
現實衝擊：AI Agent 已經可以自動優化單一函數。人類的價值在於定義系統邊界與組件間的交互協議。