课程简介
本课程首先深入剖析软件质量下降的根源，提出重构是软件变更中保持高质量与代码整洁的必然道路。紧接着，课程深刻的解析了什么是高质量代码，以及高质量代码给我们带来的帮助是什么。在此基础上，通过一系列实战案例讲解了，如何通过AI来完成软件重构、设计模式与领域驱动等工作，快速而高效地实现代码整洁。
目标收益
培训对象
课程大纲
| 第一单元 剖析软件退化的根源 |
软件开发的轮回： 1. 起初客户提出的需求并不复杂 2. 随着日后的变更，系统开始变得越来越复杂 3. 激烈的市场要求快速交付 4. 越来越复杂的系统交付速度会越来越慢 5. 越来越快的技术发展要求技术架构不断更迭 带来的问题： 1. 系统交付速度越来越慢而不能适应市场变化 2. 技术架构不断更迭越来越困难而不能适应技术发展 3. 测试变得越来越困难而任务繁重 4. 软件系统越来越笨重而不适应未来变化 分析与反思 探讨软件退化的根源 案例分析：演示电商网站付款功能代码质量下降的过程 1. 起初的设计 2. 随后的变更 3. 质量不断下降的过程 软件质量下降的根源： 1. 软件总是因变更而变得越来越复杂 2. 软件结构已经不再适应复杂的软件需求 3. 必须要调整软件结构以适应新的软件需求 4. 重构是保持高质量软件设计的习惯 两顶帽子的设计方式 软件是因需求变更而质量下降吗？ 案例分析：推演软件变更的设计过程 应对软件变更的最佳方式：两顶帽子 1. 重构原有代码以适应新的需求 2. 实现新的需求 案例：演示两顶帽子的设计过程 |
| 第二单元 高质量的软件设计 |
准确理解高质量代码 1. 剖析高质量代码设计的本质 2. 软件的质量保证：内部质量与外部质量 3. 高质量软件设计的标准：易于阅读、易于维护、易于变更 准确理解代码整洁之道 1. 什么时候应该代码整洁 2. 函数代码整洁应当遵循的原则 3. 类与接口代码整洁应当遵循的原则 4. 注释代码的整洁之道 5. 异常处理的代码整洁之道 案例：实战项目的整洁代码展示 案例分析软件设计原则及其本质 1. 低耦合 1) 依赖反转原则（DIP） 案例：购票业务类与数据访问类 2) 开放-封闭原则（OCP） 案例：需求变更与可扩展点设计 案例：Square/Circle的解决方案 2. 高内聚 1) 单一职责原则（SRP） 案例：财务凭证变更带来的问题 案例：超级大函数与大对象的难题 案例：MySQL读写分离的改造过程 2) 不要重复自己原则（DRY） 典型的代码重复案例与散弹式修改 探讨代码复用的设计难题与软件重构 案例讲解：代码复用的常用方法 基于AI编程的高质量开发 1.国产智能大模型DeepSeek的13个应用场景： 代码改写、代码解释、代码生成、中英文翻译，等等 2.智能大模型核心应用的精华： 提示词工程、文档上传、搭建本地知识库 3.AI自动化编程带来的挑战： 1）不能交给AI过于复杂的任务 2）AI编写的代码如何规范编程，基于某个平台进行编程 3）AI编写的代码，日后如何变更维护 解决方案：通过知识库制定规范指导AI编程 1.通过知识库制定AI软件开发的模板与规范： 1）文档模板：架构设计的模板、用例模型的模板、领域模型的模板 2）开发规范：领域对象、服务接口、DSL配置、测试用例的开发规范 2.基于知识库进行的AI软件开发： 1）基于业务需求进行分析设计 2）将大任务拆分成无数个小任务 3）基于知识库的规范进行AI编程 4）基于知识库的规范AI编写测试用例 |
| 第三单元 软件重构与设计模式 |
重构是高质量编码的实现方式 1. 重构是代码整洁与高质量编码的实现方式 1) 准确理解软件重构 2) 每次变更的时候，先重构再实现需求 3) 每过一段时间就通过重构整理一次代码 2. 基于AI的软件重构思路 1）用AI进行原始代码的理解 2）用AI进行代码的改写与优化 3）用AI编写测试用例 3. 案例：演练Hello World的维护变更过程 1) 最初的软件设计 2) 第一次变更：抽取方法与抽取类 3) 第二次变更：抽取接口与系统分层 4）重构完成以后，用测试用例进行验证 设计模式在高质量编码的应用 1. 设计模式是学习高质量编码的捷径 2. 学习设计模式的关键：设计动机 什么是适配器模式 1. 软件设计中外部接口的难题 2. 第三方框架带来的设计难题 3. 适配器模式及其概念 4. 实战演练AI的设计编码 适配器模式的应用 1. 适配器模式解决第三方框架带来的难题 案例：Hibernate适配器的设计 2. 适配器模式解决外部接口的设计难题 案例：第三方支付接口的设计 案例：财务数据接口的设计 什么是策略模式 1. 工资发放功能遇到的难题 1） 工资发放功能最初的设计及其问题 2） 对问题的分析过程及其新的设计思路 2. 策略模式及其概念 3. 实战演练AI的设计编码 策略模式的应用 1. 案例：工资发放功能设计改进的过程 1） 工资发放功能的Java实现 2） 工资发放功能的C++实现 2. 案例：折扣功能的设计实现 1） 深入理解开放-封闭原则 2） 折扣功能的变更与改进过程 什么是工厂模式 探讨软件设计中遇到的难题 1. 依赖反转原则的设计难题 2. 开放-封闭原则的设计难题 3. 探讨工厂模式的本质 简单工厂模式的设计实现 1. 简单工厂模式的C++实现 2. 基于配置的简单工厂模式 3. 剖析简单工厂如何实现依赖反转原则 案例：剖析Spring的beanFactory 4. 解读工厂模式对设计的重大意义 5. 讲解如何创建一个工厂 1） 创建工厂的步骤与关键点 2） 利用Spring框架简化工厂类的设计 6. 实战演练用AI设计一个工厂 什么是装饰者模式 1. 业务量增长带来的多数据源问题 2. 运用装饰者模式巧妙解决多数据源问题 3. 装饰者模式及其概念 4. 实战演练用AI进行设计变更 装饰者模式的应用 案例：多数据源的设计实现 1. 多数据源问题的分析设计过程 2. 多数据源的设计与实现 案例：商城收银系统的设计变更过程 1. 商城收银系统期初的设计 2. 混合策略的设计与实现 3. 多层装饰者的设计与实现 什么是桥接模式 1. 对象继承的泛滥 2. 桥接模式及其概念 3. 实战演练用AI进行设计变更 桥接模式的应用 案例：员工管理与工资发放的设计 1. 员工管理与工资发放带来的继承泛滥问题 2. 采用桥接模式的设计与实现 案例：查询支持类的设计 1. 查询支持类遭遇的继承泛滥问题 2. 查询支持类的解决方案 3. 单例模式下查询支持类的设计 深入体会单一职责原则 |
| 第四单元 领域驱动设计 |
DDD是应对软件复杂性之道 1. 剖析领域驱动的设计思想 2. 服务、实体与值对象的概念 3. 充血模型与贫血模型的设计思路 4. 问题域、子域与限界上下文划分 基于领域模型的设计变更 1. 演练基于DDD的设计与变更过程 2. 演练领域模型如何指导数据库设计 3. 演练领域模型如何指导程序设计 4. 聚合、仓库与工厂：傻傻分不清 5. 限界上下文：系统拆分的利器 以DDD作为规范指导AI编程 1.通过知识库制定AI软件开发的模板与规范： 1）文档模板：架构设计的模板、用例模型的模板、领域模型的模板 2）开发规范：领域对象、服务接口、DSL配置、测试用例的开发规范 2.基于知识库进行的AI软件开发： 1）AI辅助的软件需求探索与编写需求文档 2）AI辅助编写用例模型 3）AI辅助编写领域模型 4）AI辅助形成数据库设计，编写SQL脚本 5）AI辅助编写领域对象与服务接口代码，进行DSL配置 6）AI辅助，基于某个平台进行业务代码的编写 7）AI辅助创建测试用例代码 DDD软件开发的实战演练 实战演练：咖啡自动贩卖机的设计变更过程 最初的设计：基于DDD的开发 1. 系统业务规划与领域驱动战略设计 2. 子系统→限界上下文→功能模块划分 3. 动态：需求分析与用例模型 1） 由粗到细的用例模型分析 2） 业务流程分析与用例描述 4. 静态各子域业务领域建模 1） 业务讨论过程中的领域建模 2） 运用原文分析法的领域建模 3） 运用事件风暴法的领域建模 5. 各子域的接口设计 1） 上下文地图的模型分析 2） 模块间接口的方案设计 第一次变更：业务需求的变更 1. 用例模型的变更 2. 回到领域模型进行变更的分析与设计 3. 基于领域模型指导程序变更 第二次变更：技术的变更 1. 通过领域模型分析，业务没有调整 2. 上层业务代码不动，底层技术架构调整 第三次变更：向云+端的转型 1. 基于业务进行用例模型的需求整理 2. 基于业务进行领域模型的分析规划 3. 基于领域模型进行现有系统的改造 |
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第一单元 剖析软件退化的根源 软件开发的轮回： 1. 起初客户提出的需求并不复杂 2. 随着日后的变更，系统开始变得越来越复杂 3. 激烈的市场要求快速交付 4. 越来越复杂的系统交付速度会越来越慢 5. 越来越快的技术发展要求技术架构不断更迭 带来的问题： 1. 系统交付速度越来越慢而不能适应市场变化 2. 技术架构不断更迭越来越困难而不能适应技术发展 3. 测试变得越来越困难而任务繁重 4. 软件系统越来越笨重而不适应未来变化 分析与反思 探讨软件退化的根源 案例分析：演示电商网站付款功能代码质量下降的过程 1. 起初的设计 2. 随后的变更 3. 质量不断下降的过程 软件质量下降的根源： 1. 软件总是因变更而变得越来越复杂 2. 软件结构已经不再适应复杂的软件需求 3. 必须要调整软件结构以适应新的软件需求 4. 重构是保持高质量软件设计的习惯 两顶帽子的设计方式 软件是因需求变更而质量下降吗？ 案例分析：推演软件变更的设计过程 应对软件变更的最佳方式：两顶帽子 1. 重构原有代码以适应新的需求 2. 实现新的需求 案例：演示两顶帽子的设计过程 |
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第二单元 高质量的软件设计 准确理解高质量代码 1. 剖析高质量代码设计的本质 2. 软件的质量保证：内部质量与外部质量 3. 高质量软件设计的标准：易于阅读、易于维护、易于变更 准确理解代码整洁之道 1. 什么时候应该代码整洁 2. 函数代码整洁应当遵循的原则 3. 类与接口代码整洁应当遵循的原则 4. 注释代码的整洁之道 5. 异常处理的代码整洁之道 案例：实战项目的整洁代码展示 案例分析软件设计原则及其本质 1. 低耦合 1) 依赖反转原则（DIP） 案例：购票业务类与数据访问类 2) 开放-封闭原则（OCP） 案例：需求变更与可扩展点设计 案例：Square/Circle的解决方案 2. 高内聚 1) 单一职责原则（SRP） 案例：财务凭证变更带来的问题 案例：超级大函数与大对象的难题 案例：MySQL读写分离的改造过程 2) 不要重复自己原则（DRY） 典型的代码重复案例与散弹式修改 探讨代码复用的设计难题与软件重构 案例讲解：代码复用的常用方法 基于AI编程的高质量开发 1.国产智能大模型DeepSeek的13个应用场景： 代码改写、代码解释、代码生成、中英文翻译，等等 2.智能大模型核心应用的精华： 提示词工程、文档上传、搭建本地知识库 3.AI自动化编程带来的挑战： 1）不能交给AI过于复杂的任务 2）AI编写的代码如何规范编程，基于某个平台进行编程 3）AI编写的代码，日后如何变更维护 解决方案：通过知识库制定规范指导AI编程 1.通过知识库制定AI软件开发的模板与规范： 1）文档模板：架构设计的模板、用例模型的模板、领域模型的模板 2）开发规范：领域对象、服务接口、DSL配置、测试用例的开发规范 2.基于知识库进行的AI软件开发： 1）基于业务需求进行分析设计 2）将大任务拆分成无数个小任务 3）基于知识库的规范进行AI编程 4）基于知识库的规范AI编写测试用例 |
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第三单元 软件重构与设计模式 重构是高质量编码的实现方式 1. 重构是代码整洁与高质量编码的实现方式 1) 准确理解软件重构 2) 每次变更的时候，先重构再实现需求 3) 每过一段时间就通过重构整理一次代码 2. 基于AI的软件重构思路 1）用AI进行原始代码的理解 2）用AI进行代码的改写与优化 3）用AI编写测试用例 3. 案例：演练Hello World的维护变更过程 1) 最初的软件设计 2) 第一次变更：抽取方法与抽取类 3) 第二次变更：抽取接口与系统分层 4）重构完成以后，用测试用例进行验证 设计模式在高质量编码的应用 1. 设计模式是学习高质量编码的捷径 2. 学习设计模式的关键：设计动机 什么是适配器模式 1. 软件设计中外部接口的难题 2. 第三方框架带来的设计难题 3. 适配器模式及其概念 4. 实战演练AI的设计编码 适配器模式的应用 1. 适配器模式解决第三方框架带来的难题 案例：Hibernate适配器的设计 2. 适配器模式解决外部接口的设计难题 案例：第三方支付接口的设计 案例：财务数据接口的设计 什么是策略模式 1. 工资发放功能遇到的难题 1） 工资发放功能最初的设计及其问题 2） 对问题的分析过程及其新的设计思路 2. 策略模式及其概念 3. 实战演练AI的设计编码 策略模式的应用 1. 案例：工资发放功能设计改进的过程 1） 工资发放功能的Java实现 2） 工资发放功能的C++实现 2. 案例：折扣功能的设计实现 1） 深入理解开放-封闭原则 2） 折扣功能的变更与改进过程 什么是工厂模式 探讨软件设计中遇到的难题 1. 依赖反转原则的设计难题 2. 开放-封闭原则的设计难题 3. 探讨工厂模式的本质 简单工厂模式的设计实现 1. 简单工厂模式的C++实现 2. 基于配置的简单工厂模式 3. 剖析简单工厂如何实现依赖反转原则 案例：剖析Spring的beanFactory 4. 解读工厂模式对设计的重大意义 5. 讲解如何创建一个工厂 1） 创建工厂的步骤与关键点 2） 利用Spring框架简化工厂类的设计 6. 实战演练用AI设计一个工厂 什么是装饰者模式 1. 业务量增长带来的多数据源问题 2. 运用装饰者模式巧妙解决多数据源问题 3. 装饰者模式及其概念 4. 实战演练用AI进行设计变更 装饰者模式的应用 案例：多数据源的设计实现 1. 多数据源问题的分析设计过程 2. 多数据源的设计与实现 案例：商城收银系统的设计变更过程 1. 商城收银系统期初的设计 2. 混合策略的设计与实现 3. 多层装饰者的设计与实现 什么是桥接模式 1. 对象继承的泛滥 2. 桥接模式及其概念 3. 实战演练用AI进行设计变更 桥接模式的应用 案例：员工管理与工资发放的设计 1. 员工管理与工资发放带来的继承泛滥问题 2. 采用桥接模式的设计与实现 案例：查询支持类的设计 1. 查询支持类遭遇的继承泛滥问题 2. 查询支持类的解决方案 3. 单例模式下查询支持类的设计 深入体会单一职责原则 |
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第四单元 领域驱动设计 DDD是应对软件复杂性之道 1. 剖析领域驱动的设计思想 2. 服务、实体与值对象的概念 3. 充血模型与贫血模型的设计思路 4. 问题域、子域与限界上下文划分 基于领域模型的设计变更 1. 演练基于DDD的设计与变更过程 2. 演练领域模型如何指导数据库设计 3. 演练领域模型如何指导程序设计 4. 聚合、仓库与工厂：傻傻分不清 5. 限界上下文：系统拆分的利器 以DDD作为规范指导AI编程 1.通过知识库制定AI软件开发的模板与规范： 1）文档模板：架构设计的模板、用例模型的模板、领域模型的模板 2）开发规范：领域对象、服务接口、DSL配置、测试用例的开发规范 2.基于知识库进行的AI软件开发： 1）AI辅助的软件需求探索与编写需求文档 2）AI辅助编写用例模型 3）AI辅助编写领域模型 4）AI辅助形成数据库设计，编写SQL脚本 5）AI辅助编写领域对象与服务接口代码，进行DSL配置 6）AI辅助，基于某个平台进行业务代码的编写 7）AI辅助创建测试用例代码 DDD软件开发的实战演练 实战演练：咖啡自动贩卖机的设计变更过程 最初的设计：基于DDD的开发 1. 系统业务规划与领域驱动战略设计 2. 子系统→限界上下文→功能模块划分 3. 动态：需求分析与用例模型 1） 由粗到细的用例模型分析 2） 业务流程分析与用例描述 4. 静态各子域业务领域建模 1） 业务讨论过程中的领域建模 2） 运用原文分析法的领域建模 3） 运用事件风暴法的领域建模 5. 各子域的接口设计 1） 上下文地图的模型分析 2） 模块间接口的方案设计 第一次变更：业务需求的变更 1. 用例模型的变更 2. 回到领域模型进行变更的分析与设计 3. 基于领域模型指导程序变更 第二次变更：技术的变更 1. 通过领域模型分析，业务没有调整 2. 上层业务代码不动，底层技术架构调整 第三次变更：向云+端的转型 1. 基于业务进行用例模型的需求整理 2. 基于业务进行领域模型的分析规划 3. 基于领域模型进行现有系统的改造 |
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