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前情提要
昨天參加了 Google 舉辦的開發者尾牙聚會（Google Developer Year-end 2025），也順便參觀了 Google 板橋辦公室。很開心能以 LINE Taiwan Developer Relations 的身份，跟大家分享我在 2025 年一整年觀察到的 Gemini 技術演進心得。
在熱門動畫《葬送的芙莉蓮》中，我很喜歡一級魔法使測驗篇的角色「尤蓓爾」。她有一個獨特的能力概念：「只要能想像切得開，就一定能切得開」。
這句話完美呼應了現在的 AI 時代——想像力與理解力變得比以往更加重要。如何「精準地想像出解決問題的方式」，成為了讓 AI 能精準協助你的關鍵。這篇文章將整理當天分享的 Gemini 2025 重點功能，以及我對「軟體工程師」在 AI 浪潮下核心能力的看法。
### 2025 Gemini 功能演進回顧
回顧 2025 年，Gemini 與 LINE Bot 的結合在多個時間點都有突破性的更新。以下是重新審視這一年來的技術節點：
| 時間點 | 功能更新 | 說明 |
|---|---|---|
| 2025.04 | Google ADK | Agent 與 Messaging API 的初步結合，展示了天氣查詢等基礎 Agent 應用。 |
| 2025.06 | Gemini CLI | 開發者體驗大升級，直接在終端機與 AI 協作，進行檔案操作與程式撰寫。 |
| 2025.08 | Video Understanding | 支援 YouTube 影片理解。透過 Gemini 2.5 直接抓取字幕與影像內容進行摘要與互動。 |
| 2025.11 | File Search | 強化檔案搜尋能力，支援 JSON、JS、PDF、Python 等多種格式的 RAG 應用。 |
| 2025.12 | Map Grounding | 結合 Google Maps Platform，讓 Bot 能回答「最近的地震資訊」或「附近的餐廳」等地理資訊問題。 |
#### 技術亮點詳解
##### 1. Gemini CLI 與 Vibe Coding
在六月推出的 Gemini CLI 改變了許多開發者的習慣。不僅僅是印出 “Hello World”，它整合了 Git、Gcloud 等工具。這帶出了一個新的開發概念：Vibe Coding。
- 定義：這不僅是寫程式，而是透過 Gemini CLI、Vertex AI Studio 和 Antigravity 等工具，讓開發流程進入一種「心流」狀態。
- 關鍵：重點在於開發者如何指揮這些工具串接，而非手刻每一行代碼。
##### 2. 視覺與地理資訊的整合 (Video & Map)
八月的 Video Understanding 讓我們能直接丟入 YouTube 連結，Gemini 就能生成摘要甚至回答影片細節。到了年底的 Map Grounding，則是補足了 LLM 最缺乏的「實時地理資訊」。
- 應用場景：用戶問「找餐廳」，Bot 透過 Map Grounding 找出附近的 “CHILLAX” 或 “博感情” 等餐廳，並附上地址與類型。
- 資料來源：結合了 World Knowledge (Google Search) 與 Private Knowledge (Your Data/RAG)，讓回答更具落地性。
### 重新審視：卓越人才的三大支柱
在技術工具日新月異的同時，我也在思考，什麼樣的能力是 AI 無法取代的？就像前面提到的「尤蓓爾」的想像力，我認為卓越人才需要具備三大支柱：
#### 1. AI 協作力 (AI Collaboration)
這不僅僅是會用工具，而是具備 Prompt Engineering 的能力。
- 差異：懂得如何與 AI 對話、引導 AI 產出結果的人，生產速度可以提升 10 倍。
- 重點：AI 是你的 Copilot，但你是機長。
#### 2. 專業深度 (Domain Depth)
在 AI 氾濫的時代，Domain Knowledge（領域知識） 是你最強的護城河。
- 價值：AI 可以寫出語法正確的程式碼，但「解決複雜問題的經驗」與「對業務邏輯的深刻理解」，是 AI 難以模仿的。
#### 3. 同理與創意 (Empathy & Creativity)
將「熱情」轉化為人類特有的 批判性思考 與 同理心。
- 核心：這是建立人脈與管理決策的核心。AI 可以處理數據，但無法理解人的情感與需求背後的真正動機。
### 結語
這次的 Google Developer Year-end 讓我再次確認，系統的理解與對問題的認知，是軟體工程師最重要的能力。
AI 時代下的開發，不再只是單純的 Coding，而是像設計 AP2 協議一樣，需要考慮整體的架構與安全性。若我們只是快速地 Vibe Coding 而忽略了底層原理（例如忘記考慮 Token 的時效性或資料的正確性），很容易就會產出有漏洞的系統。
所以，保持對技術的好奇心，同時深化自己的領域知識，這才是我們證明 AI 無法取代我們的重要原因。
投影片下載： 有興趣的朋友可以參考當天的投影片： https://speakerdeck.com/line_developers_tw/2025-features-recap-perfect-integration-linebot
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