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寫出好維護的程式碼 (下) — 日常開發中的實用方法

AI 代理讓開發速度比以前更快,功能可以在短時間內完成,但做出的程式碼往往難以理解與修改。這也是為什麼,AI 越能代勞實作,工程師越需要具備判斷程式碼品質的能力。我們在《寫出好維護的程式碼 (上)》從經典理論出發;有了這些基礎,這一門課會接著談實際寫程式時可以怎麼做,協助大家在自己寫程式、Code Review,或檢查 AI 產出的實作時,辨別哪些寫法會增加後續維護成本,以及可以如何調整。

課程圖片
課程須知
  • 此課程包含在 E+ 成長計畫
  • 課程已上架在 E+ Notion 中
  • 加入 E+ 期間可無限次觀看
預計章節
15 單元
課程時長
3 小時 14 分
觀看限制
不限觀看次數

你可以學到

  • 如何簡化控制流,並透過關注點分離縮小修改範圍
  • 如何善用高階函式、變數、參數與命名,降低程式碼閱讀負擔
  • 如何寫出清楚的布林判斷、排列順序與註解
  • 如何做好錯誤處理與防禦性程式設計,減少 bug
  • 如何系統性移除用不到的程式碼,降低團隊與 AI 的理解成本
  • 如何避免把程式設計得太複雜,也避免因為過度簡化而缺少必要設計

關於課程

AI 代理能在很短的時間完成實作,開發速度比過去快上許多。不過,程式碼產出得越快,團隊需要閱讀、審查與維護的程式碼也越多。功能可以動,不代表程式碼容易理解與修改。如果產出的程式碼不好維護,省下的時間最後還是會花在除錯、修改與重構上。
也因為如此,工程師需要的不只是把功能寫出來,還要能判斷這段程式碼之後是否容易理解與修改。上一門《寫出好維護的程式碼 (上)》談的是,判斷一段程式碼好不好維護時,可以從哪些角度思考,以及採用不同做法時要注意哪些取捨。
有了這些判斷基礎,這一門課會接著談實際寫程式時可以怎麼做。實務上,控制流越寫越深時該怎麼整理?變數與布林值要怎麼命名,才能讓人更快讀懂?什麼情況該寫註解?錯誤發生時該重試、提早回報,還是調整介面,讓例外根本不必出現?這些問題不一定需要改動整體架構,卻會直接影響程式碼好不好讀、好不好改。
課程不只會示範程式碼可以怎麼改,也會說明為什麼這樣改,以及哪些情況不一定適用。
AI 可以很快把程式碼寫出來,但這段程式碼是否合理、之後是否容易修改,還是需要工程師判斷。不論是自己寫、幫同事做 Code Review,還是檢查 AI 產出的程式碼,這門課都希望讓大家更快看出問題,避免為了追求開發速度,留下更多難以維護的程式碼。

課程章節

15 單元 | 3 小時 14 分
  • 單元 1
    CH1 如何簡化程式碼的控制流?
    11:15
  • 單元 2
    CH2 如何做好程式碼中的關注點分離?
    17:48
  • 單元 3
    CH3 如何透過高階函式降低程式碼閱讀負擔?
    12:20
  • 單元 4
    CH4 如何寫好程式碼中的變數與參數?
    14:08
  • 單元 5
    CH5 做好命名,讓程式碼更好維護
    13:38
  • 單元 6
    CH6 如何寫出好讀好維護的布林變數
    11:57
  • 單元 7
    CH7 如何透過調整順序讓程式碼讀起來更順?
    10:00
  • 單元 8
    CH8 如何透過註解讓程式碼更容易維護?
    12:33
  • 單元 9
    CH9 如何做好程式碼中的錯誤處理?
    12:19
  • 單元 10
    CH10 如何減少程式碼出現 bug 的可能性?
    15:26
  • 單元 11
    CH11 移除用不到的程式碼(Dead Code Deletion)
    12:10
  • 單元 12
    CH12 讓程式碼保持簡潔的 KISS 原則
    11:53
  • 單元 13
    CH13 寫程式時要時時提醒自己的 YAGNI 原則
    14:03
  • 單元 14
    CH14 避免過度設計(over-design)
    15:50
  • 單元 15
    CH15 避免程式碼缺乏設計
    08:39

如何觀看課程?

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常見問題

任何有程式基礎、希望把程式碼寫得更好讀好改的軟體工程師,不論是前端或後端,都適合這門課。如果在 Code Review 時常不知道該看什麼,或需要檢查 AI 產出的程式碼,課程裡也有許多可以直接參考的案例。
不一定。這門課可以獨立觀看。不過,如果希望先了解判斷程式碼好不好維護時,可以從哪些角度思考,建議先看上一門《寫出好維護的程式碼 (上)》