• Best Regular Paper：

最佳中文論文：

• 基於群數最佳化與軟式分群之多重錯誤定位方法 -- 杜彩綾、林楚迪

• A Requirements-Driven Approach to Deep Learning Model Compression -- 劉冠廷、劉立頌

• 整合知識圖譜與事實一致性驗證之檢索擴增生成框架設計 -- 林芷穎、馬尚彬、林珊銥

佳作中文論文：

• 運用大型語言模型強化程式錯誤修復的迭代框架 -- 蕭文翔、林楚迪

• 大型語言模型融入機器學習演算法提升程式碼進行錯誤類別分類之成效研究 -- 陳俊宇、彭駿浩、馬尚彬、蘇育生

• 探索DBSP應用於提升Event Sourcing讀取模型效能之可行性 -- 吳唯禎、廖峻鋒

• 基於驗證回饋之大型語言模型自動化單元測試生成系統 -- 郭忠義、陳宜湞、謝狄烽

• Best English Paper：

最佳英文論文：

• • • Automata-Guided Local Explanations for Black-Box Sequence Models -- Yi-Hua Chen, Chih-Duo Hong

    • Tuco: An LLM-Driven Prototype Framework for Web Acceptance Testing, E2E Evidence Generation -- Chorng-Shiuh Koong, Yuan-Chun Lin, Yao-Ting Chen

    • The Impact of Microservice Interaction Patterns on the Performance of Trace Sampling Strategies -- Chi-Lun Tseng, Yi-Hsiu Chiu, Chun-Feng Liao

佳作英文論文：

• Automated Valve Fault Diagnosis using Acoustic Signals, Machine Learning -- Chaio Shiung Chen, Chenglong Ruan, Jianzhong Chen

• A Data-Driven Lookup Framework for Target-Path-Oriented Motion Generation in Variable-Length Jansen Mechanisms -- Yu-Ching Huang, Sze-Teng Liong, Y.S. Gan

• A Deep Learning Model for Financial Time Series Prediction Based on Difference Matrix Images -- Hao-Xiang Zhang, Chiung-Hong Lee

• Migrating Monolithic Systems to Microservice Architectures: A Test-Driven, Large-Language-Model-Based Approach -- Yi Chen, Shang-Pin Ma

• Best Demo Paper：

最佳展示論文：

• Event2AISpec: Extending Event Storming to Software Specifications for AI Coding -- Ching-Chiao Hsu, Yong-Lin Du, Yi-Yang Chen, Yu, Chin Cheng, Cheng-Lung Hsin, Chien-Tsun Chen

佳作展示論文：

• • • GAIOOP：整合AI測試規格生成、錯誤案例辨識與單元測試回饋之物件導向程式學習平台 -- 孔崇旭、林峻劭、陳姵予

    • 基於邊緣雲端協同架構之多智能體在宅醫療服務系統 -- 陳柏宇、黃雋祐、吳建勳、周昀生、任映臺、廖柏崴、何道銘、胡永立

    • CasDoc：以規格驅動軟體文件生成與維護之智慧代理工作平台 -- 蘇東毅、劉元楷、簡蔚驊、林彥丞、馬尚彬

• Best Poster Paper：

最佳海報論文：

• • • 基於Lakehouse進行大量日誌分析的自適應擷取與儲存優化機制 -- 王禹策、廖峻鋒

    • Automated Code Review Using a Multi-LLMs Framework -- Po-Yun Cheng, Kuan-Yi Lee, Chen-Wei Zhang, Jonathan Lee

佳作海報論文：

• • • 透過大型語言模型進行語意萃取與程式碼生成以實現跨架構移植與最佳化之初步研究 -- 田敬暘、莊永裕

    • 結合對比學習之LogBERT語義表徵優化於測試案例優先級排序之研究 -- 簡弘哲、黃慶育

• 2026/06/26  於網站的「交通資訊」中新增自行離開TCSE 2026會議的交通規劃建議，請有需要的與會人員參考。

• 2026/06/24 有關研討會議論文發表規則已公布於「議程」中的「論文發表規則」及「論文議程」，敬請各位先進查閱。

• 2026/06/23  目前第22屆台灣軟體工程研討會議程已公布於「議程」中的「大會議程」，敬請各位先進查閱。

• 2026/06/10   被接受的投稿論文請於2026年6月15日(一)完成註冊及繳費，註冊網址為 https://reg.seat.org.tw/。

• 2026/06/08   投稿論文審查結果已於2026年6月8日(一)  Email通知作者審查結果，並於2026年6月15日(一)完成論文審查意見更新。

• 2026/05/14    因應眾多投稿者請求，投稿截止日延至 2026年5月25日(一)，歡迎踴躍投稿。

• 2026/05/13   全國大飯店提供TCSE 2026老師或學員住宿優惠活動，敬請參考

• 2026/05/01    因應眾多投稿者之請求，第22屆台灣軟體工程研討會論文徵稿截止時間延後至2026/05/18（一）歡迎踴躍投稿。

• 2026/02/01 第22屆台灣軟體工程研討會指導委員、主題演講者邀約。

• 2026/01/27 第22屆台灣軟體工程研討會啟動。

軟體正在成為世界運作的神經系統——從物聯網到邊緣運算，從雲端到資料平台，再到生成式 AI 與智慧代理（Agents），我們所打造的已不只是功能模組，而是一個個在真實環境中持續學習、持續演化、持續做出決策的系統。這樣的系統，其複雜度不再只是規模變大，而是行為空間、情境變異與失效型態同步爆炸。過去二十年，軟體工程透過 CMMI 的流程標準化、OO/DDD 的架構解耦，以及 Agile、DevOps 與 CI/CD 的持續交付文化，持續提升開發的速度與可預測性；然而，LLM 與 Agentic AI 的崛起，正在改寫軟體生命週期的核心假設——我們不只是在「寫程式」，而是在「編排」具備推理、生成與決策能力的智慧系統。從需求理解、設計決策、程式碼生成、測試與驗證，到上線後的監控、事件回應與自我修復，AI 正在穿透軟體生命週期的每一個環節，重新定義什麼叫「工程」。

因此，TCSE 2026 以「AI驅動的軟體工程：從需求到維運的全流程轉型」為主軸，聚焦一個關鍵命題：如何將 AI 的機率性創造力（stochastic creativity）有效收斂到軟體工程所要求的可驗證、可稽核、可治理之中。本屆大會強調「傳統軟體工程核心技術」與「AI驅動軟體工程」並進，在既有方法論與工程實務的堅實基礎上，深入探討生成式 AI、LLM 與智慧代理（Agentic AI）導入後，對開發流程、品質保證、營運治理與組織協作所帶來的機會與挑戰，並鼓勵提出可落地的評估方法與解決方案。

為此，TCSE 2026 規劃核心軟體工程（Core Software Engineering）、AI 系統的軟體工程（Software Engineering for AI Systems, SE4AI）、用於軟體工程的人工智慧（AI for Software Engineering, AI4SE）、可信賴與專業化系統（Trustworthy and Specialized Systems）等四大徵稿軌（Tracks），徵求學界與產業界最新研究與實務成果，期望能串連「穩健工程方法」與「AI增能工具鏈」，共同推動軟體工程在 AI 時代的可落地轉型。

本屆盛會由 國立勤益科技大學 主辦，學術論文發表將於具備先進展演設施的圖書資訊館國際會議中心舉行；關鍵論壇與大會晚宴則移師 台中全國大飯店，期盼在嚴謹的學術激盪之外，亦能提供與會貴賓高規格的交流場域。會議地點位於草悟道商圈，緊鄰國立自然科學博物館、勤美誠品綠園道、審計新村與PARK2草悟廣場等文創與打卡景點，讓與會者在探討軟體工程未來的同時，亦能感受台中獨有的城市美學與文化藝術氛圍。

我們誠摯邀請您共襄盛舉，在 TCSE 2026 共同見證軟體工程從「自動化」邁向「智慧化」的歷史時刻。