《AI-Powered Software and System Design》是《Generative AI for Software Development》的第三部分課程，旨在幫助我們全面理解生成式 AI 在軟體設計與系統開發中的應用，並通過三週的學習，構建從資料序列化、配置驅動開發到設計模式應用的完整技術路徑。課程結合理論講解與實作練習，為我們提供了一個從基礎概念到高階應用的學習框架。
第一週的課程聚焦於資料序列化與配置驅動開發（CDD）。這週的學習從資料序列化技術（如 JSON 與 Pickle）開始，幫助我們掌握數據存取與共享的核心技能。課程進一步介紹了如何通過配置文件控制軟體行為，提升系統的靈活性與可擴展性。我們還學習了透過 LLM 去了解測試驅動開發（TDD）與行為驅動開發（BDD）的核心理念。課程範例以 CDD 結合 DALL-E API 的應用，實作配置驅動的開發流程。這些技術讓我們能夠快速生成動態配置並將其整合到系統設計中，提升開發效率與結構化程度。
第二週的課程重點轉向資料庫設計與優化。從基礎的 CRUD 操作教學開始，我們學習如何利用生成式 AI 工具（如 LLM）設計資料結構，並生成高效的查詢代碼。課程還包含除錯與效能優化的練習，幫助我們解決資料庫運行中的性能瓶頸與依賴性問題。透過設計並實作社交網絡資料庫專案，我們得以熟悉如何結合生成式 AI 提升資料庫的穩定性與效能，並應用於真實開發場景。
第三週的課程專注於設計模式的應用，特別是四人幫（Gang of Four）提出的 23 種設計模式。課程從設計模式的理論基礎入手，詳細講解了每種模式的適用場景及其解決的問題，涵蓋單例模式、工廠模式、模板方法模式與策略模式等。透過生成式 AI 的輔助，我們能快速生成設計模式的實作範例，並獲得優化代碼結構的建議。這些練習不僅讓我們理解設計模式的核心概念，還幫助我們提升應對大型系統設計與部署挑戰的能力。
這一段的課程相較於前面的《Introduction to Generative AI for Software Development》跟《Team Software Engineering with AI》又更為艱澀一點，且如果平時開發專案的規模不夠大，可能也不容易體會開發模式跟設計模式對於團隊開發跟產品的影響。不過順著課程的結構來進行，再加上可以不斷的詢問 LLM，相信應該可以架構出對這進階的開發概念有完整的理解。我自己花了八天的時間，完成了第三階段課程的認證，除了習作/測驗跟程式碼的撰寫外，第三門課程我花了很多時間去比較不同開發模式跟設計模式，對不同軟體產品的影響。這也是我在這整段課程收穫最大的地方，更進一步發揮了 LLM 的應用能力跟場景。
整體課程以實務應用為導向，注重生成式 AI 技術在開發流程中的價值與實際效能。從資料序列化到資料庫設計，再到設計模式的實作與應用，每一環節都幫助我們建立理論與實務的連結，快速掌握生成式 AI 的應用精髓。這是一門適合希望探索生成式 AI 在軟體開發中的潛力，並期望提升專業能力與開發效率的課程。
◎課程設計的主要觀念與知識
《AI-Powered Software and System Design》（AI 驅動的軟體與系統設計）是《Generative AI for Software Development》的第三部分課程，專注於生成式 AI 在軟體設計與系統開發中的應用。課程從資料序列化與配置驅動開發開始，逐步深入資料庫設計與優化，以及設計模式的實踐，全面提升我們的開發能力。課程循序漸進地結合理論與實作，幫助我們將生成式 AI 工具整合到實際開發中，解決實務中的核心挑戰。
◼︎ 第一週：資料序列化與配置驅動的開發（Serialization and Configuration-Driven Development, CDD）
第一週的課程聚焦於資料序列化與配置驅動開發（CDD）的基本概念與實踐，幫助我們理解如何有效處理數據存取與系統配置。課程首先介紹了資料序列化的技術，包括 JSON 和 Pickle 等常見格式，並探討如何利用這些技術提高數據存取的效率與靈活性。接著課程深入講解了配置驅動開發的理念，展示如何通過外部配置文件控制軟體行為，進一步提升系統的靈活性與可擴展性。此外，課程還涵蓋測試驅動開發（TDD）與行為驅動開發（BDD）的基礎概念，幫助我們將配置驅動的思想應用於軟體開發中。
◼︎ 第二週：資料庫設計與優化（Database Design and Optimization）
第二週課程聚焦於資料庫的設計與管理，幫助我們掌握從基礎到進階的資料庫實務能力。本週的學習從 CRUD（Create, Read, Update, Delete）操作入門，帶領我們理解資料庫的基本功能與管理流程。我們透過生成式 AI 工具（如 LLM），進一步學習如何設計資料庫的結構化模式，並生成查詢代碼，優化資料庫的效能。
◼︎ 第三週：設計模式的應用（Design Patterns and Implementation）
第三週的課程專注於經典設計模式的學習與應用，特別是四人幫（Gang of Four）提出的 23 種設計模式。我們學習了每種模式的適用場景、解決的問題及其在開發中的具體實踐，包括單例模式（Singleton）、工廠模式（Factory Pattern）、模板方法模式（Template Method Pattern）與策略模式（Strategy Pattern）。
◼︎ 課程核心概念與設計理念
《AI-Powered Software and System Design》課程以生成式 AI 的實務應用為核心，結合理論與實作，幫助我們快速掌握資料處理、系統配置、資料庫設計及設計模式的應用。課程強調生成式 AI 工具在代碼優化、資料庫效能提升、與架構設計中的重要角色，並通過循序漸進的學習，讓我們能夠將理論融入實際開發。
◼︎ 課程強調的主要重點：
1. 生成式 AI 的應用：支援代碼優化、模式實作、資料序列化及查詢效能提升。
2. 設計模式的實務應用：幫助我們理解與運用經典模式，提升代碼結構靈活性與可維護性。
3. 配置驅動方法的靈活性：透過外部配置文件控制系統行為，快速適應不同需求。
4. 資料庫的效能與穩定性：利用 AI 工具解決查詢瓶頸、依賴問題與版本管理挑戰。
5. 實務導向的學習方式：結合真實案例與實作練習，強化我們的應用能力。
這門課程為我們提供了結構化且高效的學習體驗，適合希望提升技術能力並探索生成式 AI 實際應用的開發者。通過三週的深入學習，我們將掌握從理論到實務的全方位技能，為未來的軟體開發挑戰做好準備。
◎個人心得與課程細部內容
◼︎ First Week
第一週課程聚焦於透過生成式 AI 工具（如 LLM）學習並應用軟體開發模式，並以配置驅動開發（Configuration-Driven Development, CDD）作為核心範例，展現其在實際開發中的優勢與價值。課程設計以 CDD 為切入點，不僅幫助我們理解如何利用外部配置檔案動態控制軟體行為，還引導我們延伸思考其他開發模式的應用，例如測試驅動開發（TDD）、行為驅動開發（BDD）、領域驅動開發（DDD）以及 DevOps 等，這些模式對於軟體開發的影響是深遠且多元的。
開發模式為軟體開發提供了標準化的流程指引，讓我們能在開發過程中更高效地應對不同的需求場景。以 CDD 為例，這種開發模式強調透過配置檔案的外部化，實現軟體系統的高度靈活性與易於調整的特性。CDD 在需要頻繁變更配置參數的應用場景中，例如多租戶系統或資源動態分配的服務，非常具有實用性。而測試驅動開發（TDD）則是另一種經典模式，它透過編寫測試案例驅動程式碼開發，確保軟體在開發的每個階段都符合需求，並具備高可靠性與可測試性。行為驅動開發（BDD）進一步將業務需求與技術實現結合，透過自然語言描述功能行為，促進開發團隊與業務部門的溝通與協作。此外，領域驅動開發（DDD）專注於解決特定業務領域中的複雜性，透過清晰的業務模型分層與邏輯劃分，提升系統的可理解性與可維護性。至於 DevOps，則致力於開發與運維的整合，透過自動化部署、持續交付等技術手段，顯著提高軟體的交付效率與穩定性。
課程的這樣設計，意在讓我們認識到開發模式在軟體工程中的重要地位，並培養我們靈活運用這些模式來解決實際問題的能力。同時，生成式 AI 的引入更是為學習開發模式提供了一個強大的輔助工具，幫助我們縮短從理論到實踐的距離。對於資淺的開發者而言，LLM 能夠簡化學習曲線，透過自然語言查詢快速提供模式的範例與解釋，並協助完成基礎實作。對於資深的開發者，LLM 則扮演著智慧輔助的角色，不僅能在模式選擇上提供建議，還能透過生成優化程式碼或模擬不同場景的實現方式，啟發新的設計思路。
透過本週的學習，我們不僅加深了對 CDD 等開發模式的理解，也學會了如何藉助 LLM 工具來提升開發效率與程式碼品質。這樣的設計不僅讓我們掌握軟體開發的理論與實作結合的精髓，更為我們應對不同場景下的開發挑戰提供了強有力的工具與方法。生成式 AI 與開發模式的結合，不僅改變了我們學習與工作的方式，也重新定義了現代軟體開發的未來可能性。
◼︎ Second Week
第二週課程以資料庫實作為核心，透過結合 LLM（如 ChatGPT）來設計資料庫結構、操作 CRUD（Create, Read, Update, Delete）功能，並進一步探討查詢效能分析、除錯與優化的應用場景。這樣的課程設計，目的是讓我們在軟體開發過程中，能夠透過實作掌握資料庫管理的基礎技能，同時藉由 LLM 的輔助，快速提升應對不同規模系統需求的能力。
軟體服務的規模大小對開發難度有著直接的影響，小型系統往往僅需簡單的資料庫設計與操作，而大型系統則需要考慮更多的效能與穩定性問題，例如如何處理高併發請求、解決查詢瓶頸、進行資料分片或優化索引策略等。這些挑戰通常需要豐富的實務經驗才能應對，而 LLM 的引入改變了這種依賴經驗的傳統方式，為我們提供了即時的智慧輔助。透過 LLM，我們能快速生成適合不同場景的資料庫結構設計範例，並自動生成查詢代碼或解決方案，減少了摸索與試錯的過程。
課程的設計讓我們學到的不僅是資料庫的基本操作，還包括如何在面對不同需求時進行效能優化與錯誤排查。以 CRUD 操作為基礎，我們能熟悉資料的新增、讀取、更新與刪除流程，並了解這些操作如何影響資料庫的運行效能。在效能分析部分，LLM 幫助我們辨識潛在的性能瓶頸，例如索引缺失或不必要的全表掃描，進而提供優化建議。同時，除錯過程中 LLM 可以解析錯誤訊息，提出具體的修復步驟，甚至提供更佳的查詢語法或資料結構設計方案。
這樣的課程安排不僅讓我們從理論層面理解資料庫設計的重要性，還通過實作體驗，模擬真實的開發環境，幫助我們掌握處理不同規模服務應用的實際能力。無論是面對小型應用的簡單需求，還是大型系統的複雜挑戰，LLM 都能在每個階段提供專業的輔助，讓我們得以快速提升技術能力。
透過這週的學習，我們能建立從基礎到進階的資料庫管理技能，同時習得如何利用生成式 AI 工具來處理不同規模的服務應用。這樣的設計不僅加速了我們的學習曲線，也讓我們在短時間內具備解決資料庫相關問題的專業能力，為後續的系統設計與開發奠定穩固基礎。LLM 的參與使我們能夠超越單純依賴經驗累積的方式，更高效地探索並實現最佳解決方案，重新定義現代軟體開發的可能性與價值。
◼︎ Third Week
第三週課程專注於講解四人幫（Gang of Four）提出的 23 種經典設計模式，這些模式涵蓋了軟體開發中幾乎所有的功能場景，提供了解決通用設計問題的標準化方法。然而，對於資淺的開發者而言，設計模式的抽象性和多樣性常常讓人感到困難，難以在真實專案中找到實踐的切入點。而對資深的開發者來說，雖然可能熟悉某些常見的模式，但在應對大規模或複雜系統時，仍可能面臨效率與設計最佳化的挑戰。
課程的設計意圖在於縮短我們從理論到實務的距離，透過 LLM 工具，幫助我們快速將這些經典模式轉化為可操作的實踐方案。設計模式的精髓在於解決複雜場景中的結構化問題，例如如何優化系統的靈活性、可維護性與效能。舉例來說，在會員系統的設計中，千人等級的系統可能只需基本的 CRUD 操作，而百萬等級的系統則需考慮分布式架構、併發控制和高可用性等更高層次的問題。這些場景正是設計模式的用武之地。
對於資淺開發者，LLM 能夠降低設計模式的學習門檻，透過清晰的解釋、範例代碼和實作步驟，幫助我們快速理解每種模式的核心概念及其應用場景。例如，當我們需要實現單例模式（Singleton）以確保物件的唯一性時，LLM 不僅可以生成標準的實作範例，還能根據特定語言或框架提供優化版本，避免常見的設計誤區。這樣的過程讓我們能迅速將理論應用於實際專案中，而不需長時間摸索。
對於資深開發者，LLM 的作用更多在於輔助提升效率與激發靈感。當面對大型系統設計或高複雜度需求時，LLM 能根據描述提供多種設計模式的候選解決方案，幫助我們評估其優缺點，並快速生成初步架構。例如，在開發一個需要動態擴展功能的系統時，LLM 可以推薦工廠模式（Factory Pattern）或策略模式（Strategy Pattern），並結合具體的業務需求提供對應的實作建議。這不僅縮短了設計迭代的時間，也提升了系統設計的可靠性與可擴展性。
第三週課程的設計強調了設計模式的核心價值——為軟體開發提供通用解決方案，並通過 LLM 的輔助，幫助我們跨越理論與實務的鴻溝。不論是資淺還是資深的開發者，都能透過這樣的學習模式，在不同規模的服務開發中找到最適合的設計方法，避免重複性錯誤與時間浪費，最終讓程式品質與開發效率都得到大幅提升。這門課程不僅教授了設計模式的理論基礎，更讓我們在實踐中感受到生成式 AI 作為「虛擬設計專家」的強大輔助能力，為現代軟體開發提供了前所未有的創新契機。
◎總結
《AI-Powered Software and System Design》這門課程設計了三週循序漸進的訓練，從資料序列化與配置驅動開發（CDD），到資料庫設計與優化，再到四人幫的設計模式，幫助我們全面掌握生成式 AI 在軟體開發中的應用。這門課程不僅針對個別開發者的技能提升，對於高階開發人員及整個開發團隊而言，更是一次跨越式的學習體驗，重新定義了開發模式與設計模式在軟體工程中的價值。
首先，開發模式與設計模式是軟體開發的核心基礎。開發模式（如 CDD、TDD、BDD、DDD 和 DevOps）為開發流程提供標準化的框架，幫助我們在應對複雜需求時保持開發過程的高效性與穩定性。而設計模式則聚焦於解決軟體架構中的通用問題，例如提升系統靈活性、可擴展性與可維護性。四人幫的 23 種設計模式，幾乎涵蓋了所有功能開發的典型場景，對於軟體工程來說，這些模式不僅是「理論的工具箱」，更是實務中的指路明燈。
透過這門課程，資淺與資深開發人員都能在開發模式與設計模式中找到適合自己技能層級的學習重點。對資淺開發人員而言，這些模式幫助他們縮短從理論到實務的距離，快速掌握處理常見開發挑戰的方法；而對於資深開發人員，這些模式則提供了系統化的解決方案框架，幫助他們在應對大型或複雜專案時提升設計效率，並減少試錯成本。
生成式 AI 工具（如 LLM）在課程中扮演了重要的角色，徹底改變了我們學習與應用開發模式和設計模式的方式。在沒有 LLM 之前，開發者往往需要透過大量的閱讀與實作，然後不斷的跟前輩或大神求救，來理解這些模式的內涵，並依賴經驗累積來應對真實場景中的挑戰。然而有了 LLM，我們能在短時間內快速獲取高品質的範例代碼、最佳實踐與即時解答。LLM 不僅能為資淺開發者提供清晰易懂的教學建議，還能為資深開發者在設計與優化過程中激發新的靈感，甚至在團隊協作中成為「虛擬助理」，幫助解決爭議與提出具體的技術建議。
對於高階開發人員與開發團隊而言，這門課程提供了不僅僅是技術層面的提升，更是一種開發思維的重塑。團隊成員可以透過學習開發模式建立一致的工作流程，透過設計模式規範軟體架構，並透過 LLM 的協助大幅降低溝通成本與開發風險。在這樣的學習環境中，團隊不僅能提升專案執行效率，還能建立一套能適應未來挑戰的技術生態。
總結《AI-Powered Software and System Design》不僅是一門技術課程，更是一場關於開發模式、設計模式與生成式 AI 工具的深刻對話。它讓我們看到，開發模式提供流程上的框架，設計模式解決架構上的挑戰，而生成式 AI 則重塑了這兩者的學習與應用方式。這門課程不僅提升了個人的技術能力，也讓整個團隊的協作與創新效率大幅提高，為現代軟體開發開啟了全新的可能性。
以上是《Generative AI for Software Development》這門課程的最後一段，我將這堂課的學習紀錄，分別整理成四篇心得介紹跟一篇學習筆記。希望這些內容對於想了解 LLM 在軟體開發領域，以及團隊協作上能有什麼影響跟助力的人來說，在未報名上課前能對課程大綱與內容有初步理解，同時我也分享自己開發產品的過程裡，再驗證了 LLM 對我們的影響。之所以花了不少時間整理，是真心認為這會改變軟體開發的舊有模式，AI 的出現跟進化不是直接淘汰掉開發者，但它會汰換掉不會使用或排斥使用 AI 的開發者。
◎延伸閱讀
一、與 AI 協作的開發之路：《Generative AI for Software Development》課程心得
二、用於軟體開發的生成式人工智慧簡介：從理論到實戰的三週學習心得
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