AI 賦能的軟體工程師

AI 可以快速產生程式碼。這個納米學位課程將教你如何交付這些代碼。你將學習工程工作流程，避免 AI 的快速產生轉化為漏洞、混亂的架構或長期的維護難題：透過測試驅動開發來驗證正確性，透過設計模式來確保結構清晰，並透過架構模式來確保系統的可擴展性。之後，你將在 Vibe Engineering 中運用 Claude Code，在一個完全託管的開發環境中，規劃、產生、審查、測試和重構一個真實的專案。最終，你不僅能寫更多程式碼，還能交付真正值得信賴的軟體。

你將獲得的技能

測試驅動開發

Pytest	擴展測試策略	測試程式碼可維護性
建立測試套件	軟體測試類型	測試驅動開發
解讀測試輸出	透過測試失敗進行調試	紅綠重構工作流程

設計模式

適配器模式	命令模式	結構型設計模式	策略模式
創建型設計模式	裝飾器模式	設計模式基礎	行為型設計模式
工廠模式	組合模式	建造者模式	觀察者模式
單例模式	依賴注入

軟體架構模式

快取和 CDN 架構	多層架構	架構中的資料儲存權衡	微服務架構基礎
物聯網系統架構	IT 架構圖繪製	無伺服器雲端運算架構	軟體架構
雲端原生架構	區塊鏈系統架構	模型-視圖-控制器 (MVC)	機器學習系統架構

Vibe Engineering

AI 輸出中的不匹配檢測	AI 整合開發工作流程	AI 輔助開發安全風險	迭代式提示開發
AI 代碼中的常見故障模式	程式碼審查	AI 代碼驗收中的責任	軟體可維護性啟發式方法
AI 產生程式碼安全評估	結構和可測試性提示	AI 輸出的工程監督

要求

入學前，您應具備以下知識：

物件導向的 Python 程式設計
GitHub 基礎知識
API 知識

您還需要能夠流利且專業地使用英語進行書面和口頭交流。

課程大綱

測試驅動開發	14 hrs
透過測試驅動開發 (TDD) 增強軟體開發信心。使用 Python 和 pytest 實作紅-綠-重構循環－在編寫程式碼之前先寫測試。學習單元測試、整合測試和端到端測試如何協同工作，建立全面的安全保障。運用進階技術（例如 fixtures、mocking 和參數化）組織清晰的測試套件。將測試整合到 CI/CD 和預發布檢查清單中，從而自信地進行大規模部署。	利用 TDD 正確使用 AI 工具—將需求編碼為測試，然後讓 AI 幫助實現能夠通過這些測試的程式碼。完成本課程後，您將能夠自信地進行重構，及早發現回歸問題，並以更低的風險更快地發布功能。
測試驅動開發簡介
軟體開發測試入門	了解測試驅動開發 (TDD) 存在的意義、它如何融入現代軟體開發實踐，以及哪些類型的測試（單元測試、整合測試、端到端測試）能夠支援健全的測試文化。
用 Python 編寫單元測試	親身實作使用 pytest 來寫簡單、測試驅動的 Python 程式碼。遵循 arrange-act-assert 框架進行單元測試。將測試對應到 CRUD 操作－建立、讀取、更新、刪除。
創建健壯且易於維護的測試套件	應用最佳實務來命名、分組和組織測試。利用高階 pytest 技術，包括 fixtures、參數化和 mocking。
故障診斷與測試實踐	診斷故障：閱讀錯誤訊息，使用斷點進行調試，並找出根本原因。然後付諸實踐——針對真實 API 編寫整合測試，追蹤測試覆蓋率，並在發布前使用預檢清單。
設計模式	11 hrs
透過在 Python 中應用成熟的軟體設計模式，夯實物件導向設計的基礎。探索創建型、結構型和行為型設計模式，了解每種模式如何應對建構靈活、可重複使用和可擴展系統時遇到的常見挑戰。	學習這些模式為何超越“常識”，代表著數十年來累積的工程智慧。練習將抽象概念轉化為清晰、易於維護的程式碼。課程結束時，您將理解設計模式如何與 SOLID 原則、依賴注入和現代 AI 輔助開發工作流程相連結。
設計模式簡介	了解什麼是設計模式、它們存在的意義以及它們如何與 SOLID 原則相結合，從而幫助您設計可維護、可測試和可擴展的軟體。
創建型設計模式	應用創建型模式—單例模式、工廠方法模式和建造者模式—來設計靈活的解決方案，其中物件的創建應該與使用分離。
結構化設計模式	在 Python 中使用適配器模式、裝飾器模式和組合模式，可以在不改變物件內部邏輯的情況下修改或組合物件。
行為設計模式	了解觀察者模式、策略模式和命令模式如何支援委託、靈活行為和解耦的物件互動。
實踐原則	應用依賴注入來解耦物件、支援測試，並實現現代設計模式的簡潔、靈活的實作。
自由工作者和零工人員的個人財務管理工具	將經典設計模式應用於一個可運行的 Python 財務應用程序，將必要的模式與你選擇的模式相結合，並透過測試驗證你的設計。
軟體架構模式	15 hrs
使用向量資料庫實作 RAG設計能夠超越單一程式碼庫的可擴充系統。透過探索成熟的架構模式、雲端原生設計和實際系統權衡，學習如何像軟體架構師一樣思考。使用單體架構和事件驅動架構對應用程式進行建模，繪製複雜系統圖，並理解微服務和無伺服器運算的基礎知識。	設計資料管道和儲存策略，思考機器學習系統架構，並圍繞快取、CDN、物聯網和區塊鏈系統做出明智的選擇。課程結束時，您將能夠從「可運行的程式碼」過渡到設計精良、彈性十足且適用於現代軟體系統的架構。
軟體架構模式簡介
軟體架構導論	定義軟體架構的概念及其重要性。探索基礎模式，包括 MVC 架構、分層架構和事件驅動架構，以建立建構實際系統結構的直覺。
軟體架構溝通	將架構理念轉化為清晰的圖表。學習何時使用序列圖、事件流程圖和系統圖，以及如何使用 Mermaid 和 D2 建立它們。
微服務和模組化設計模式	使用微服務設計模組化系統。探索何時拆分系統、服務如何通信，以及在彈性、一致性和性能之間如何權衡取捨。
雲端原生架構模式	不要將雲視為事後考慮的因素。設計雲端原生系統時，應遵循十二要素原則、無狀態服務、可擴展架構和成本效益模式。
資料和人工智慧架構模式	透過選擇合適的儲存、管道和架構來設計資料、機器學習和人工智慧系統—涵蓋批次資料與串流資料、模型服務、編排和可觀測性。
分散式架構模式	透過 CDN、物聯網網路和區塊鏈架構探索分散式系統模式，了解特定約束如何影響現實世界的架構決策。
即時金融詐欺偵測 – 解決方案設計	為銀行設計一個即時、雲端原生的詐欺偵測架構，利用現代架構模式，平衡低延遲、高吞吐量、合規性、可觀測性和彈性擴展性。
Vibe Engineering	15 hrs
掌握 Vibe 工程的專業技能：從臨時提示過渡到系統化的 AI 編排。您將在一個完全託管的 AI 開發環境中工作，使用全球頂尖的智能體編碼助理 Claude Code 來建立可用於生產環境的專案。	學習如何透過結構化提示、故障模式檢測和安全防護措施，將工程嚴謹性應用於 AI 產生的系統。您將練習將智能體整合到完整的開發生命週期中，從規劃到最終發布程式碼，並運用安全防護措施確保安全性和可靠性。
像工程師一樣審查程式碼	有系統地審查程式碼（無論是人工智慧程式碼還是人類程式碼），運用品質金字塔模型，識別通用和人工智慧特有的風險訊號，並練習關鍵的程式碼審查技能，確保程式碼達到生產就緒狀態。
AI 生成程式碼中的模式和陷阱	學習識別和解決人工智慧生成程式碼中的五種常見模式，評估程式碼質量，並應用系統性審查方法，確保開發過程中可靠的人工智慧協作。
針對性地提示	掌握主動、結構化的提示技巧，預防人工智慧程式碼問題。使用範本、清晰的說明、範例和約束條件，實現更高品質、更有效率、更一致的人工智慧協作。
風險、責任與信任的界限	評估人工智慧輔助程式碼中的安全性、倫理性和可靠性風險，並了解在批准程式碼用於生產環境時您的專業責任和信任界限。
在整個開發週期中與 AI 協作	學習如何在整個開發週期（包括規劃、編碼、測試、重構和文件編寫）中與 AI 協作，同時保持工程控制和標準。
速記卡測驗：AI 輔助 CLI 學習應用	透過引導 AI 代理程式產生、審查和優化程式碼，建立一個可用於生產環境的 CLI 應用程式。