【 為什麼開發變快了，Bug 卻變多了？ 】
企業導入 GitHub Copilot 後，許多技術團隊發現陷入了「效率的假象」：AI 生成程式碼雖快，卻隱藏著邏輯漏洞，導致 Code Review 與除錯的時間反而倍增。
【 您的團隊是否也出現了這些「AI 磨合痛」？ 】
如果以下情況聽起來很熟悉，這堂課就是為您準備的：
❌ 缺乏驗證：看起來開發變快了，但測試階段 Bug 卻變多了？
❌ 缺乏標準：資深工程師抱怨 Code Review 變得很累，覺得程式碼邏輯很散亂？
❌ 不懂寫 Spec：團隊成員花很多時間在「調整 Prompt」，產出卻還是不符合需求？
❌ 不懂原理：大家都很會用 Copilot 自動補全，但遇到複雜架構就卡關？
【 課程議程 Agenda 】
本課程專為 技術經理、Team Lead、資深工程師 設計，強調實戰邏輯與管理思維。
祛魅與認知-AI 的原理與邊界
- 生成式 AI 擅長什麼？更重要的是——它不擅長什麼？
- 避開開發路上的隱形地雷與資安風險。
主控權回歸-辨識 LLM 正確性的方法
- 如何一眼看穿 AI 的「一本正經胡說八道」？
- 建立團隊內部的 Code Review 檢核標準。
精準溝通術-分析與建立 AI 能讀懂的 Spec
- 獨家心法：將人類的商業邏輯，轉譯為 AI 高品質產出的燃料。
- 從 Prompt Engineering 進化到 Spec Engineering。
協作新定義-打造屬於團隊的「AI 協作環境」
- 如何設定 GitHub Copilot 讓它符合企業規範？
- 建立高效開發的正向循環。
【 適合對象 】
正在評估或已導入 GitHub Copilot 的企業 技術主管 / CTO。
負責制定團隊開發規範的 Team Lead / 架構師。
希望提升 AI 協作效率的 資深開發者。
【 主辦單位：集英信誠 MentorTrust 】
台灣微軟資深合作夥伴，專注於資料平台 (Data Platform)、雲端架構與企業級系統開發。
我們不只懂技術，更懂如何將技術落地於複雜的企業環境。
