這 5 招，能讓你 2025 學程式省時又少走彎路，還能直接看到自己成長！
- 一週內選 1 種 2025 年最常用的 IDE（比如 VS Code）裝起來，每天開來用 10 分鐘。
很快熟悉開發環境，少花時間卡在設定跟介面上。（第 7 天能不查 Google 完成專案基本操作）
- 花 3 天列出 5 個你想解決的小問題（像自動整理照片），直接挑最簡單的馬上寫。
降低壓力，三天內就能做出東西，信心感提升。（第 4 天能看到跑得動的程式畫面）
- 每週抽 30 分鐘，挑 2025 熱門框架（像 React）找 3 個實作範例跟著做。
用真的案例學，比死記語法容易上手。（2 週內主動用上新語法或元件至少 1 次）
- 每寫完 30 行新程式，請 ChatGPT 幫你找 1~2 個能優化的地方，順手就改。
寫法慢慢變乾淨，久了自動學會最佳實踐。（2 週後自己能預測常見改寫建議）
- 碰到卡住的 bug，不要超過 20 分鐘硬拗，直接截圖發到社群問。
省下瞎忙的時間，最快獲得新解法。（2 天內問題有 1 個以上新回應）
掌握程式開發完整技能樹與必備工具組合
嗯，這個……其實說真的啊，像很多工程團隊在做專案的時候，很容易因為規格沒有講清楚啦、然後版本亂掉什麼的，又或者需求臨時變一堆，結果就出現那些，不是什麼技術bug，而是修都修不好的大災難，這樣啦。喔對，所以那種自動化流程其實真的是，有搞懂就是寶吧。
然後市面上的CI/CD工具怎麼選啊？說老實話不是隨便選一個，抽籤運氣那種。你選錯，有時候比你人自己一步步deploy還要痛苦喔。
嗯，如果你現在本來就在用GitHub，小團隊啦，大概五個人的話，我會建議就直接選GitHub Actions Team版本，價錢是在2025年他們官網有寫，一個人每月4美元。送的那種運行時間大概是三千分鐘，而且它跟你的repo一樣就很順。可惜有個地方讓人很崩潰，就是YAML設定那邊出事真的超級麻煩，有時候完全不知道要改哪，就像在通靈。
如果你今天是那種，一開始就想所有事情一次打包的那種新創團隊，那GitLab Premium也可以考慮，一個月每人29美元，他直接給你10,000分鐘CI/CD時間，然後它裡面什麼DevOps工具都內建了，從寫程式到維護一條龍。但是，要是你的公司只用得到CI，那其實等於買了很多用不到的附加功能，有點浪費錢啦。
最後，如果你追求的東西比較特別，就是建置環境超複雜，又很在意速度的話，其實CircleCI他免費方案本來就有每月6,000分鐘。他們家的快取機制真的滿猛，特定狀況可以快超過一半，不過缺點嘛，就是還要多學一整套東西。尤其光SSH key連接到私有倉庫什麼的，那個搞定一次，說不定一天就報廢了，只能隨緣……
然後市面上的CI/CD工具怎麼選啊？說老實話不是隨便選一個，抽籤運氣那種。你選錯，有時候比你人自己一步步deploy還要痛苦喔。
嗯，如果你現在本來就在用GitHub，小團隊啦，大概五個人的話，我會建議就直接選GitHub Actions Team版本，價錢是在2025年他們官網有寫，一個人每月4美元。送的那種運行時間大概是三千分鐘，而且它跟你的repo一樣就很順。可惜有個地方讓人很崩潰，就是YAML設定那邊出事真的超級麻煩，有時候完全不知道要改哪，就像在通靈。
如果你今天是那種，一開始就想所有事情一次打包的那種新創團隊，那GitLab Premium也可以考慮，一個月每人29美元，他直接給你10,000分鐘CI/CD時間，然後它裡面什麼DevOps工具都內建了，從寫程式到維護一條龍。但是，要是你的公司只用得到CI，那其實等於買了很多用不到的附加功能，有點浪費錢啦。
最後，如果你追求的東西比較特別，就是建置環境超複雜，又很在意速度的話，其實CircleCI他免費方案本來就有每月6,000分鐘。他們家的快取機制真的滿猛，特定狀況可以快超過一半，不過缺點嘛，就是還要多學一整套東西。尤其光SSH key連接到私有倉庫什麼的，那個搞定一次，說不定一天就報廢了，只能隨緣……
分析2025年程式設計師薪資與技能需求數據
欸，2024年有個數字真的還滿醒目的喔。軟體工程師在美國的平均年薪，大概13.9萬美元，然後台灣就落在90萬到120萬元新台幣這區間吧。嗯，這感覺也直接反映了雲端跟自動化領域工作機會變多，薪資漲最多也是這一塊。
再說CI/CD工具，今年普及率超過75%，等於企業很需要自動化的能力啦。對了，軟體開發職缺從2022到2025，每年大約成長8.5%。可是，如果特別看AI或自動化相關，其實AI/機器學習工程師崗位，在五年內增長了334%，算是爆發型態。但…初階軟體工程師職缺就沒那麼樂觀了，從2022年底到2025年7月降快20%，感覺重複性高的工作被AI淘汰很快，有經驗的人比較吃香喔。
再說CI/CD工具，今年普及率超過75%，等於企業很需要自動化的能力啦。對了，軟體開發職缺從2022到2025，每年大約成長8.5%。可是，如果特別看AI或自動化相關，其實AI/機器學習工程師崗位，在五年內增長了334%，算是爆發型態。但…初階軟體工程師職缺就沒那麼樂觀了，從2022年底到2025年7月降快20%，感覺重複性高的工作被AI淘汰很快，有經驗的人比較吃香喔。
引用來源：
- Software Engineer Salary in US for 2025 - CDR Elite Writers
Pub.: 2025-05-28 | Upd.: 2025-10-01 - Software Engineer Salary - September 2025 - Comparably
Pub.: 2025-09-17 | Upd.: 2025-02-13 - How Much Software Engineers Make in 2025? - Flexhire
Pub.: 2025-04-11 | Upd.: 2025-10-01 - The rise—and fall—of the software developer - ADP Research
Pub.: 2024-06-17 | Upd.: 2025-10-01 - Software Engineer Salary - Levels.fyi
Pub.: 2025-10-01 | Upd.: 2025-10-01 - Software Developers, Quality Assurance Analysts, and Testers
Pub.: 2025-08-28 | Upd.: 2025-10-01 - The State of the Software Engineering Job Market for 2025 - Lemon.io
Pub.: 2025-06-12 | Upd.: 2025-10-01 - Software Engineer Salary Range - IT Career Finder
Pub.: 2010-01-01 | Upd.: 2025-10-01
建立第一個程式專案的5步驟實作流程
☐ 檢查需求清單、功能規格。開檔案夾，找README.md或那個需求書。編輯器打開掃一下，重點抓那些預定要做的功能標題、描述，例如「登入」「上傳」。有列項、下方短句才算齊全。如果有模糊詞，像是寫“待補”或整個空白，要馬上再去問負責人填補，不然後面容易踩雷喔。
☐ 設Git版本控管。新資料夾進終端，輸入git init吧。畫面通常右下會有提示「Initialized empty Git repository」；或IDE左側狀態條出現分支。沒看到大概路徑跑錯了…或者Git根本沒安裝好，再確認一次。
☐ 做第一個commit記錄。主目錄下面，丟一個main.py（也行其他檔），git add main.py然後git commit -m "first commit"就好啦。打git log應該看得到40碼commit ID和訊息，有ID表示OK。如果沒有，檢查add跟commit指令是不是少敲一步，嗯。
☐ 配CI服務（以GitHub Actions說）。推專案到自己的GitHub repo之後，在頁面選Actions分頁，新建workflow，一般會自動偵測類型啦。跑成功會變綠勾勾/顯示build passed。如果是紅叉，要一格格往回對設定，例如secrets沒設、yaml縮排不對這些，都得挖出來修。不通過只能重試，一直弄到build亮綠色為止喔。
☐ 調Secrets/觸發條件。在repo最上排Settings，滑到Secrets and variables，把API_KEY、TOKEN那些機密放進去。有加完再手動觸發CI測試一輪，只要Log裡沒顯警告/警示（尤其別有敏感憑證外漏），就當OK。有錯誤（Warning紅字啥的）馬上重設一次密鑰位置，再驗證。
☐ IDE警告監看 - 程式超1000行時特別小心：右邊通常有黃色底線或嘆號區，如果超10%說真的蠻危險的，一開始就要養成看到即修，比如缺type hint或參數閒置…馬上改完存檔重編一下，看還剩多少問題符號。如果怎麼看都有遺留，多半哪段結構真正壞掉沒碰，要細查。
☐ 追測試覆蓋率走勢：用測試報告工具打開Coverage區塊，比方目標得95%以上才能交差，每動一行程式都要記得Refresh報表一次。紅字不達標趕緊補寫test case，不然久了堆爆debug根本擋不住。有問題多問團隊經驗豐富的人，看例子慢慢拼湊調整，不太確定就早點求救好了。
提升程式碼品質的進階開發技巧與框架
IEEE 2022有提過TDD導入以後，缺陷率通常平均能夠降到15–25%這個範圍吧，複用性則是大致有10–18%的提升。不過，其實最重要的並不是自動化本身這件事情，而是在於各種細節怎麼操作。例如，把一個原本很長的函式區段分成每一段不超過50行的小模組，每當內容一動就一定要做單元測試。結果咧，重構還有查Bug的平均時間，真的能從30分鐘壓縮成10分鐘內喔。多人大型專案共用寫code時特別明顯。
再來是那個CI自動審查怎麼調比較適合。現在比較常見的是，每次只要拉PR（pull request）就全部觸發一次全自動化測試流程，不是等功能做完一天才測。比起舊的那種「每天測一次」模式，會比較早遇到爆雷問題 - 很多Bug根本還沒被混進主線就被擋下來，所以正式釋出的錯誤比例其實會掉到大約剩一半左右啦。在專案已經進展到互相都在高頻互動、修改速度快的時候更有感覺。
至於覆蓋率門檻和主線鎖定也蠻重要。如果直接把測試覆蓋低於80%的情形設成Fail Gate，有人交PR沒有達標直接卡掉不要merge，就不會之後再回頭東修西補、補Test Case。因為你每修一次漏掉一堆，就得重寫或瘋狂Debug。維護週期拖很長、版本改來改去變化大的專案尤其中這招效果會被放大，很容易發現省超多時間。
然後還有部署相關。如果在CI平台預先設計好「一鍵回滾」那種部署腳本，只要線上出什麼大問題，可以秒退回剛剛成功版的主線狀態，那些最怕會死人級意外，大概最多損失幾分鐘，不像沒做的人，一次就是小時級災情囉。尤其生產環境不穩常常掛點期間真的不能省。
另外想講下重複性樣板測試如何加速。有一些開源框架 - 像pytest什麼的 - 支持自己依照資料結構型態，自動生成大量冗餘但必要的樣板程式。以前你要驗證十幾二十種情境手打一大堆，有了自動化工具整個變超快，需要反覆場景驗證時更爽，所以一般迭代總週期可以縮短差不多20%吧。
再來是那個CI自動審查怎麼調比較適合。現在比較常見的是，每次只要拉PR（pull request）就全部觸發一次全自動化測試流程，不是等功能做完一天才測。比起舊的那種「每天測一次」模式，會比較早遇到爆雷問題 - 很多Bug根本還沒被混進主線就被擋下來，所以正式釋出的錯誤比例其實會掉到大約剩一半左右啦。在專案已經進展到互相都在高頻互動、修改速度快的時候更有感覺。
至於覆蓋率門檻和主線鎖定也蠻重要。如果直接把測試覆蓋低於80%的情形設成Fail Gate，有人交PR沒有達標直接卡掉不要merge，就不會之後再回頭東修西補、補Test Case。因為你每修一次漏掉一堆，就得重寫或瘋狂Debug。維護週期拖很長、版本改來改去變化大的專案尤其中這招效果會被放大，很容易發現省超多時間。
然後還有部署相關。如果在CI平台預先設計好「一鍵回滾」那種部署腳本，只要線上出什麼大問題，可以秒退回剛剛成功版的主線狀態，那些最怕會死人級意外，大概最多損失幾分鐘，不像沒做的人，一次就是小時級災情囉。尤其生產環境不穩常常掛點期間真的不能省。
另外想講下重複性樣板測試如何加速。有一些開源框架 - 像pytest什麼的 - 支持自己依照資料結構型態，自動生成大量冗餘但必要的樣板程式。以前你要驗證十幾二十種情境手打一大堆，有了自動化工具整個變超快，需要反覆場景驗證時更爽，所以一般迭代總週期可以縮短差不多20%吧。
回答新手程式設計常見的10個關鍵問題
Q: 我們團隊有5個人，想把雲端月租費控制在500美元以內，有什麼CI/CD工具推薦嗎？
A: 嗯，不只要看價格啦。Jenkins或GitLab CI這兩個大家常用，可是你還得仔細評估自家公司的資安政策、權限設定方式，以及維運能量夠不夠 - 其實在台灣很難找到一份完整分層功能對比表直接套用，所以光是看月費恐怕還不夠，建議多查查各自支援情境再選吧。
Q: 我新手，很怕發Pull Request會被罵…拉不起勇氣，怎麼辦？
A: 說真的別太緊張啦。大多數前輩都懂那種卡卡的心情，其實關鍵就是盡早溝通，把「知識交流和持續改進」當日常，就算有點迷路也比較容易問到方向喔 - 不要自己嚇自己，多互動、反而更快進步。
A: 嗯，不只要看價格啦。Jenkins或GitLab CI這兩個大家常用，可是你還得仔細評估自家公司的資安政策、權限設定方式，以及維運能量夠不夠 - 其實在台灣很難找到一份完整分層功能對比表直接套用，所以光是看月費恐怕還不夠，建議多查查各自支援情境再選吧。
Q: 我新手，很怕發Pull Request會被罵…拉不起勇氣，怎麼辦？
A: 說真的別太緊張啦。大多數前輩都懂那種卡卡的心情，其實關鍵就是盡早溝通，把「知識交流和持續改進」當日常，就算有點迷路也比較容易問到方向喔 - 不要自己嚇自己，多互動、反而更快進步。
