打造工程策略｜在技術取捨中做出關鍵決策

Amazon 4.5★、goodreads4.3★ 讀者好評 「這正是我要找的理論與實務結合的絕佳合集。」 「非常詳盡，隨著職業生涯的發展學習。」 本書聚焦於軟體組織如何建立與落實工程策略，說明工程決策如何與企業目標、產品路線與團隊文化整合。作者從策略制定、技術投資取捨、工程效率提升到跨團隊協作，提出一套可實踐的方法論。書中以實務案例解析企業如何在技術債、系統擴展與創新速度之間取得平衡，並提供具體的策略思考框架與評估指標。相較單純技術書，本書更偏向工程管理與技術領導，適合技術主管、架構師及資深工程師理解如何透過策略規劃提升組織整體競爭力。對正面臨數位轉型或技術規模成長的團隊，具有高度參考價值。 ---------------------------------------- 許多工程師以為自己的組織沒有工程策略，但事實上，策略通常存在，只是沒有發揮作用。Will Larson 在本書中，以豐富的實例為基礎，提供一套結構化的方法，帶領讀者穿越技術與組織的複雜迷霧，打造真正有效的策略。 本書適合資深工程師、工程主管、架構師，以及對策略思維感興趣的所有技術工作者。全書涵蓋從診斷問題到策略推行的完整流程，並以Stripe、Uber、Calm等知名企業的真實案例為核心，深入剖析系統遷移、API 淘汰、平台投資…等關鍵決策背後的思維脈絡。你不僅能學到技術規劃的方法，更能掌握溝通、治理與系統思考的實戰技巧。無論你是帶領團隊方向的工程師，還是推動全公司變革的決策者，本書都能幫助你做出經得起時間考驗的決策。 • 從第一原理出發，建立經久耐用的工程策略 • 應用Wardley圖與系統模擬等方法 • 無論你是Staff級以上工程師或高階主管，都能找到適合的策略切入點 • 從詳細的跨產業案例研究中學習真實教訓 • 循序漸進提升策略素養與組織影響力

圖解生成式AI｜一次搞懂AI如何繪圖、寫作與協作

✦ 來自業界專家的推薦 ✦ 「當你與同事及客戶合作時，熟悉生成式AI是核心職能之一。本書透過簡明的圖表來解釋生成式AI的基本概念、用法，以及實際影響力，是專為初次接觸AI的領導者與高階主管而設計的快速入門指南。」 —— Eliot Danner，Google常務董事 生成式AI（GenAI）具備改革商業流程的潛力，但許多工作者還在探索如何建構、優化、撰寫提示詞以善用GenAI工具來滿足需求。此外，在使用GenAI時也有一些陷阱必須避免，例如安全風險與幻覺。你必須看穿這項技術的能力與侷限，才能做好工作。這本平易近人的指南，將透過一場饒富趣味的旅程，協助各種程度的讀者掌握GenAI。 本書提供大量吸引人的圖表與插圖，無論你是好奇的IT專業人士、渴望掌握最新技術的商業領導者、正在探索雲端運算與AI職涯的學生，還是期待接觸GenAI的任何人，這本書都是完美的起點。你將遍訪生成式AI的全貌，探索這項技術如何運作，以及各企業與組織成功運用它的各種秘訣。 • 瞭解生成式AI的演進歷程，並聚焦於重大的突破 • 熟悉可用來執行GenAI任務的各種工具與平台 • 檢視實務應用場景，例如聊天機器人與工作流程自動化 • 學習可在後續GenAI旅程中持續延伸的基礎知識

從AI Agent到多代理人系統設計｜架構規劃與應用開發

「這是關於建構 AI 代理人系統最棒的單冊入門指南——你可以去讀數百篇論文，或是只讀這一本書。」 ——Arun Rao，Meta GenAI前團隊成員，UCLA 兼任教授 生成式 AI 已經徹底改變了組織解決問題的方式，加速了從概念、原型到解決方案的旅程。隨著模型變得越來越強大，我們見證了一種新的設計模式出現：AI 代理人。透過將工具、知識、記憶與學習，跟先進的基礎模型結合在一起，我們現在可以將多次模型推論串接起來，藉此解決定義模糊且困難的問題。從編寫代理人程式碼、研究代理人到分析代理人等等，我們已經看到代理人加速了團隊與組織的運作。雖然這些代理人提升了效率，但它們通常需要廣泛的規劃、草擬與修改才能完成複雜的任務，而且對許多組織來說，部署它們仍然是一項挑戰，尤其是在技術與研究快速發展的當下。 在這個錯綜複雜且快速演進的領域中，本書是你不可或缺的指南。作者 Michael Albada 提供了一套結合實務與研究的方法，用於設計與實作單一代理人及多代理人系統。本書簡化了其中的複雜性，並提供所需的工具，讓你能更高效將概念轉化為實際解決方案。 • 了解由基礎模型驅動的 AI 代理人所具備的獨特功能 • 探索 AI 代理人的核心元件與設計原則 • 探討設計上的權衡取捨，並實作有效的多代理人系統 • 設計並部署量身打造的 AI 解決方案，促進你所在領域的效率與創新

軟體開發身分安全實務｜開發人員必須掌握的最佳做法

打造預設即安全的軟體系統！ 從身分驗證、授權到機密與憑證管理，一次掌握現代軟體開發的身分安全最佳做法。 機密資訊、身分憑據與機器身分的安全管理，是現代軟體開發過程極為重要的一環，然而卻常被輕忽。DevOps安全往往偏重在漏洞修補，反而忽略了身分驗證、授權及存取控制等重要議題，以致在無意間為資安入侵開啟一扇大門。想要真正發揮保護作用，從專案一開始就該將「身分安全策略」整合到程式碼、基礎架構與各種環境裡。 本書以實務為導向，作者John Walsh、Uzi Ailon和Matt Barker藉由提供概念性框架、技術總覽及實用的程式碼範例，協助讀者彌合軟體開發、IT與資安之間的落差，讓穩固的身分安全機制全面整合至應用程式、CI/CD管線、Kubernetes，以及雲端原生、混合雲與多雲環境、流程自動化、IoT等各種應用情境中。 讀者可從本書學到： • 開發人員在建構更安全應用程式時，必須瞭解的機密資訊與身分管理等關鍵知識。 • 什麼是機器身分、機密與身分憑據，以及如何保護它們。 • 如何保護軟體供應鏈，以建構更安全的應用程式。 • 如何將身分安全融入現代軟體開發實務。

智慧化持續安全｜AI 驅動的全流程 DevSecOps 防護體系

資安大師 Marc Hornbeek 結合數十年經驗，以 AI 驅動「智慧化持續安全」！ 告別破碎且被動的舊式防線，運用 AI 與持續化策略，打造「自動化且具備高度適應性」的整體安全框架。確保資安無縫嵌入開發、測試與運維的每一環節，建構起隨威脅演進、能主動防禦的數位堡壘。 【來自第一線技術領袖的高度推崇】 「這是一本必讀的藍圖，透過AI整合DevOps與SecOps，以實現真正的持續安全性。」 —— Jimmy Xu，Cycode Field CTO 「本書提供了深刻的見解，說明如何在不斷演變的數位環境中，利用AI驅動的策略來形塑安全性的未來。」 —— Debashis Bhattacharyya，Opus Technologies總監 「成功的組織將是那些能夠在其產品和服務的整個生命週期中，嵌入AI與持續安全方法的組織。」 —— Victorio Mosso Zempoalteca，Analytica MTY執行長兼創辦人 隨著AI技術被網路犯罪分子所掌握，傳統的安全控制和應變機制正迅速走向過時。智慧化持續安全（ICS）協助組織與對手正面交鋒，以一套整合了整個軟體生命週期安全性的綜合策略，取代過時的防禦措施。 作者Marc Hornbeek概述了ICS的原則、策略和真實世界的實作，包括如何打破DevSecOps和SecOps之間的孤島、如何測量和最佳化安全有效性，以及AI如何革新從安全維運到合規遵循的一切。資安專業人員、DevOps工程師、IT領導者和決策者將學習如何邁向具備適應性、能夠自我修復的防禦措施，以跟上新興風險的步伐。 • 使安全策略與組織目標保持一致 • 在跨團隊中實作AI輔助的持續安全 • 選擇並整合AI驅動的工具，用於弱點偵測、自動化合規檢查和即時事件回應 • 從被動式安全轉型為主動式安全，以持續適應新湧現的威脅 • 應用最佳實務來緩解風險並避免資料外洩

生成式 AI 設計模式｜處理生成式AI代理及應用程式的常見挑戰

生成式AI已開始真正進入產品、服務與企業流程，但當團隊實際開發GenAI應用程式與AI Agent時，往往很快就遇到各種工程問題： 模型產生幻覺、回應結果不穩定該如何處理？ 怎麼讓生成內容符合品牌風格與指定格式？ 如何讓Agent具備規劃、自我修正與協作能力？ 多個Agent又該如何組合成可落地的應用系統？ 本書整理了32種生成式AI設計模式（Generative AI Design Patterns），將研究論文與第一線實務經驗轉化為可直接套用的工程解法。 無論是拿來作為參考手冊、架構設計指南，或是培養整體GenAI設計思維，這本書都是對工程師、資料科學家、軟體架構師或產品經理極具價值的工具書。 【專業推薦】 「這是一本引領GenAI從原型邁向正式部署的實戰手冊。書中收錄的設計模式匯集了現實的工程經驗，可讓開發者充滿信心地應對幻覺、可靠性與規模化的種種挑戰。」 ——Marily Nika博士，《Building AI-Powered Products》作者 「Hannes與Lak將寶貴的實戰智慧寫成這本全方位指南，幫助你將理論轉化為實際做法。」 ——Chip Huyen，《設計機器學習系統》與《AI工程》作者 生成式AI帶來強大的新能力，然而，在正式交付可靠的應用程式或代理之前，你仍然會面臨有一些棘手的限制。幸運的是，來自業界專家的二位作者已經整理了32種經得起考驗的設計模式。在開發LLM專案時難以避免的難題都可以在本書中找到對策，包括幻覺、不確定的回應，以及模型知識斷層。 本書將論文研究跟實務經驗整理成可以直接套用的建議。在每一種模式中，作者會先說明問題在哪，再附上完整的範例程式來示範解法，最後還會分析解決方案背後的取捨。 • 因應LLM的侷限性 • 確保生成的內容符合特定風格、語調與格式 • 在權衡各類風險的同時，將創意極大化 • 讓代理具備規劃能力、自我修正能力、行動能力，而且能與其他代理協作 • 將多種模式組合成適合各種應用場景的代理型應用程式