.NET 舊版系統現代化指南：利用 GitHub Copilot 降低升級風險與成本
此方案將 AI 從單純的『代碼生成器』提升為『流程管理代理』，透過強制產出評估與計畫文檔來解決 AI 黑盒子信任問題，邏輯嚴密且具實操性。然而，其成效高度依賴於既有代碼的複雜度與 Copilot 對特定舊版依賴項的識別精度，對於極度非標準化的自定義框架，仍需保留大量人工審核的成本。
部落格
Legacy Code
涵蓋軟體工程、AI 實作、系統設計、開發工具、效能優化與技術判斷的文章。
從數年縮短至數週：利用 AI Agent 建立「組裝線」模式加速遺留代碼遷移
該方案將 AI 從單純的「代碼生成器」升級為「工業化執行體」，透過建立剛性驗證迴圈有效對沖了 LLM 的幻覺風險，邏輯嚴密且具備高度可擴展性。然而，其成功高度依賴於對「目標狀態」的精準定義以及 Staging 環境的完備度，若缺乏高品質的邊緣案例數據（Golden Lists），該系統在處理複雜邏輯時仍會陷入瓶頸。
從程式碼工匠到工廠架構師：解析 AI 時代下的開發者樂趣鴻溝與角色轉型
本文精準地捕捉到了 AI 導入開發流程中的『認知失調』現象。我判定該分析具有高度實務價值，因為它揭示了 AI 並非單純的生產力工具，而是改變了勞動分工的結構；然而，其提出的『工廠架構師』模型在極度僵化的企業體系中可能難以落地，仍需考量組織權力結構的變動作為前提。