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技能 · 工具 · 上線與交付

GitHub Copilot

在編輯器中補全程式碼的 AI 助手。

6.9%
核心 AI 職缺提到
244
筆職缺
174
家公司

歷史資料從 2026年9月11日 開始。要看出增減,需要一期至少相隔 30 天、可以比較的後續資料。

它在哪些職位最常被提到

每一列的分母是該職位本期的職缺數,依比例排序。

本期怎麼讀

本期有 10 個職位類別的職缺提到 GitHub Copilot。

在 8 個有獨立頁面的職位中,沒有一個職位有五分之一以上的職缺提到 GitHub Copilot。

沒有任何一個有獨立頁面的職位,提到 GitHub Copilot 的比例達到全體核心 AI 職缺的兩倍。

解讀規則:「比整體更集中」是指在有獨立頁面的職位裡,至少 10 筆職缺提到這個技能,而且比例至少是全體核心 AI 職缺的 2 倍;「常被提到」是指一個職位至少 20% 的職缺提到它。這些句子描述的是本期開著的職缺,不是趨勢。

  1. 1,741 筆中有 173 筆
  2. AI 研究員8.3%
    60 筆中有 5 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
  3. 175 筆中有 14 筆
  4. MLOps/平台工程師7.9%
    38 筆中有 3 筆 · 樣本未達獨立頁面門檻,不列入解讀
  5. 305 筆中有 15 筆
  6. 123 筆中有 4 筆
  7. 225 筆中有 6 筆
  8. 151 筆中有 3 筆
  9. 113 筆中有 2 筆
  10. 321 筆中有 1 筆

和它一起出現的技能

分母是提到 GitHub Copilot 的職缺數:其中同時提到各技能的比例,依三種閱讀角度分組。

基礎與解題

類別:程式語言、機器學習、資料工程、資料庫、方法與流程

  1. Python68.4%
    程式語言 · 167 筆
  2. 方法與流程 · 125 筆
  3. 方法與流程 · 89 筆

上線與交付

類別:DevOps、雲端、工具

  1. Git65.6%
    工具 · 160 筆
  2. CI/CD33.6%
    DevOps · 82 筆

框架、LLM 與領域訊號

類別:框架、LLM 應用、領域知識、辦公軟體

  1. Claude62.3%
    LLM 應用 · 152 筆
  2. LLM55.7%
    LLM 應用 · 136 筆
  3. ChatGPT52.9%
    LLM 應用 · 129 筆
  4. LLM 應用 · 117 筆
  5. RAG44.7%
    LLM 應用 · 109 筆
  6. LLM 應用 · 87 筆
  7. LLM 應用 · 84 筆

產業與地區分布

佔這個技能的職缺數。

產業
  1. 軟體與網路
    92
    37.7%
  2. 電子與硬體製造
    46
    18.9%
  3. 半導體
    22
    9.0%
  4. 金融與保險
    19
    7.8%
  5. 其他製造業
    17
    7.0%
  6. 電信、媒體與數位內容
    12
    4.9%
  7. 批發零售與電商
    12
    4.9%
  8. 醫療與生技
    10
    4.1%
  9. 專業服務
    5
    2.1%
  10. 營建與不動產
    3
    1.2%
  11. 能源、公用事業與天然資源
    2
    0.8%
  12. 顧問與行銷服務
    1
    0.4%
地區
  1. 台北市
    117
    47.9%
  2. 新北市
    44
    18.0%
  3. 台中市
    24
    9.8%
  4. 高雄市
    15
    6.2%
  5. 新竹縣
    14
    5.7%
  6. 新竹市
    13
    5.3%
  7. 桃園市
    9
    3.7%
  8. 彰化縣
    4
    1.6%
  9. 台南市
    3
    1.2%
  10. 南投縣
    1
    0.4%

這個數字從哪裡看出來

244 筆職缺中,各有多少筆是從雇主填的技能標籤、職稱、職務說明看出來的。一筆職缺可能同時有多種證據,所以三個數字相加會大於職缺數。

  1. 雇主技能標籤
    34
  2. 職稱
    3
  3. 職務說明
    219
這一頁的資料
資料日期
2026年9月11日
本期核心 AI 職缺
3,523
方法版本
2026.09.1

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