方法論
本頁說明 Skills Shift Observatory 的資料來源、分析方法與已知限制，幫助你判斷報告的可信度與適用範圍。
資料來源
我們整合以下公開資料來源，涵蓋台灣與全球就業市場：
台灣市場
| 來源 | 類型 | 更新頻率 | 說明 |
|---|---|---|---|
| 台灣就業通 | 政府 Open API | 每週 | 政府機關職缺資料 |
全球市場 — 職缺資料
| 來源 | 類型 | 更新頻率 | 說明 |
|---|---|---|---|
| Hacker News Hiring | 社群資料 | 每月 | 北美科技業職缺（Who is Hiring 討論串） |
| Arbeitnow | 職缺 API | 每週 | 歐洲職缺市場 |
| RemoteOK | 職缺 API | 每週 | 遠端工作職缺 |
| WeWorkRemotely | 職缺 API | 每週 | 遠端工作職缺 |
全球市場 — 勞動統計
| 來源 | 類型 | 更新頻率 | 說明 |
|---|---|---|---|
| BLS (美國勞工統計局) | 官方統計 | 每月 | 美國就業數據、職業薪資 |
| Eurostat | 官方統計 | 每月 | 歐盟勞動市場統計 |
| ABS (澳洲統計局) | 官方統計 | 每月 | 澳洲勞動市場統計 |
| KOSIS (韓國統計) | 官方統計 | 每月 | 韓國勞動市場統計 |
| StatCan (加拿大統計局) | 官方統計 | 每月 | 加拿大勞動市場統計 |
全球市場 — 趨勢報告
| 來源 | 類型 | 更新頻率 | 說明 |
|---|---|---|---|
| Hays Salary Guide | 薪資報告 | 年度 | 全球薪資趨勢 |
| Stack Overflow Survey | 開發者調查 | 年度 | 技術技能與薪資趨勢 |
| LinkedIn Workforce Report | 勞動力報告 | 季度 | 全球技能需求趨勢 |
| ManpowerGroup Survey | 就業展望調查 | 季度 | 全球淨就業展望指數 |
事件追蹤
| 來源 | 類型 | 更新頻率 | 說明 |
|---|---|---|---|
| TechCrunch | 新聞 API | 每日 | 融資、裁員、擴編新聞 |
分析方法
AI 取代向量
我們將 53 個職業角色依據工作性質分為 5 種 AI 取代風險類型：
| 向量 | 定義 | 代表職業 | AI 取代風險評估 |
|---|---|---|---|
| 認知例行 | 規則明確、可標準化的腦力工作 | 資料輸入員、會計助理、客服專員 | 較高：規則明確的工作較易自動化 |
| 認知非例行 | 需專業判斷的知識工作 | 軟體工程師、律師、醫師 | 中等：AI 可輔助但難以完全取代 |
| 體力例行 | 重複性體力勞動 | 產線作業員、倉儲人員 | 較高：機器人可執行標準化動作 |
| 體力非例行 | 需靈活應變的體力工作 | 水電工、廚師、護理師 | 較低：需適應多變環境 |
| 高度人際 | 核心價值在人際互動 | 業務、心理諮商師、教師 | 最低：人際連結難以取代 |
此分類參考 Autor, Levy & Murnane (2003) 的工作任務框架，並針對 AI 時代進行調整。
景氣指標計算
景氣溫度基於以下指標的加權綜合判斷：
| 指標 | 權重參考 | 資料來源 |
|---|---|---|
| 職缺數量變化 | 高 | tw_govjobs、HN Hiring、Arbeitnow 等 |
| 裁員/擴編事件 | 中 | TechCrunch |
| 融資動態 | 中 | TechCrunch |
| 全球失業率趨勢 | 低 | BLS、Eurostat |
| 就業展望調查 | 低 | ManpowerGroup |
溫度判讀為定性綜合評估，由 AI 系統基於上述指標產出，非精確量化指數。
技能排名方法
技能需求排名基於：
- 出現頻率：職缺描述中提及特定技能的次數
- 週變化率：與前一週相比的變化百分比
- 跨源驗證：台灣與全球資料的趨勢一致性
技能標籤經過標準化處理（如 “JS” → “JavaScript”），但仍可能存在粒度不一致的情況。
限制與免責
已知限制
使用本報告時，請注意以下結構性限制：
- 樣本偏差
- 僅涵蓋公開職缺，不含內部招聘、獵頭管道
- 台灣數據主要來自政府平台，私人市場涵蓋有限
- 「面議」職缺未納入薪資統計，可能低估高薪職位
- 時間延遲
- 數據可能落後實際市場 1-2 週
- 部分全球報告為季度或年度更新，時效性較低
- 相關非因果
- 趨勢觀察不等於因果關係
- 例如：「Python 需求上升」不代表「學 Python 就能找到工作」
- AI 生成風險
- 報告由 AI 系統自動產出，可能存在理解偏差
- 綜合判斷部分可能過度簡化複雜現象
- 地理侷限
- 台灣數據涵蓋範圍有限，部分產業可能樣本不足
- 全球數據以英語系國家為主
免責聲明
本報告僅供參考，不構成專業諮詢。
- 不構成個人化職涯建議
- 不構成投資或財務建議
- 不構成法律意見
- 不保證數據的完整性或即時性
重大職涯決策請諮詢專業職涯顧問。本系統及其開發者不對依據本報告做出的決策承擔責任。
開源與透明
本專案完全開源，所有程式碼公開於 GitHub：
- GitHub Repository: weiqi-kids/agent.skills-shift-observatory
- License: MIT
- 技術架構: Claude Code + Jekyll + GitHub Pages
如何驗證
你可以自行驗證我們的分析：
- 查看 GitHub Repository 的原始碼
- 檢查各 Layer 的
CLAUDE.md了解資料擷取邏輯 - 查看各 Mode 的
CLAUDE.md了解報告產出規則
回報問題
發現數據錯誤或有改善建議？歡迎：
- 在 GitHub Issues 提交問題
- 或直接發送 Pull Request
更新紀錄
| 日期 | 更新內容 |
|---|---|
| 2026-02-19 | 新增方法論專頁 |