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Claude Code Vibe Coding 開發手冊
內容介紹: Claude Code 是帶起 Vibe Coding 工具風潮的領先者，只要開啟終端機，就可以透過文字交談與 Claude Code 協作，不需要綁死特定的 IDE。本書就以終端機為主要實作場景，說明 Claude Code 的使用方法，主要特色如下：||原生安裝 Claude Code||Claude Code 可以透過 Node.js 安裝，不過會跟特定的 Node.js 環境綁定，如果需要切換不同版本的 Node.js，或是移除了 Node.js 環境，就無法執行。本書主要採用原生安裝的方式，不需要 Node.js 就可以使用 Claude Code，而且可跨 Windows/Linux/macOS 平台。Windows 平台也涵蓋 WSL 環境下的安裝方式，以便同時開發 Windows/Linux 應用程式。||小專案實戰演練基本用法||以簡單的台灣 3+3 郵遞區號查詢專案一步步介紹 Claude Code 的基本用法與關鍵概念，像是記錄對談的 Session、產品需求文件（PRD, Product Requirement Document）、規範 Claude Code 行為準則的 CLAUDE.md 記憶檔、可復原檔案修改內容的檢查點（Checkpoint）、先規劃不動作的 Plan Mode 等等，並且也會說明整合 Visual Studio Code 與 Claude Code 連動的方法。||斜線指令全解析||除了文字交談外，Claude Code 也提供許多指令，像是可以接續之前 Session 的 /resume、查看當前用量的 /context、選用模型的 /memory、壓縮對話摘要內容的 /compact 等等，書中都會詳細說明使用方法。另外，Claude Code 也提供許多快捷鍵，都會在適用的情境下介紹，特別的是雖然 Claude Code 是跨平台的工具，但是不同平台的快捷鍵卻有差異，書中也都會特別說明。||用 MCP 加上超能力||Claude Code 雖然很強，但還是有它做不到的事情，不過別擔心，只要透過 MCP 協議，就可以使用各種外部的工具。本書會透過 MCP 連接 Playwright 與 Claude Code 協作，就像指揮一位測試工程師那樣幫自行開發的台灣房價地圖網站自動化測試與除錯。另外，書中也會介紹其他好用的 MCP 伺服器，補足 Claude Code 的不足。||多 Agent 角色扮演合作||Claude Code 提供了 Subagent，可以變出多個 Claude Code 的分身，每個分身有各自獨立的單次對話用量限制，對於需要較長前後文的任務，就可以分段交給多個 Subagent 分攤處理，避免因為超過限制無法運作。另外，書中也會介紹讓 Subagent 扮演專案中的不同角色，各自擔負單一專精任務，分工合作完成複雜的任務。||Hook 通知與專案防護||Claude Code 可以在工作流程中透過 Hook 發送通知，書中會展示如何串接 Hook，透過系統的桌面通知或是台灣人人都在用的 LINE 傳送通知，即使要求 Claude Code 進行任務後跑到茶水間喝杯咖啡，也可以在任務完成後從手機收到通知。另外，書中也會展示在我們既想要信任 Claude Code 自動修改、又想要在動到關鍵檔案時把關時，透過 Hook 建立最後一道防線。||Git 與 GitHub 協作||Claude Code 就是一起協作的工程師，書中也會說明如何利用自訂指令讓 Claude Code 融入 Git/GitHub 工作流程，協助我們自動完成原本需要繁瑣操作的工作。本書更獨家設計具備互動功能的自訂指令，讓 Claude Code 逐項徵詢意見後再自動完成個別工作。此外，書中更進一步說明設計可以自主規劃任務後以互動方式進行並記錄任務進度的自訂指令。||實戰專案演練||Vibe Coding 雖然聽起來很簡單，好像只要出一張嘴就可以做出專案，實際上你可能只是在 Claude Code 喇賽繞圈圈，一直鬼打牆做不出想要的功能。本書會帶大家透過實作把 YouTube 影片變投影片與 PDF 翻譯神器兩個小型專案，實戰體驗怎麼聊、聊什麼，才能做出你心中想要的成果。本書特色: |> AI 就是你的工程師同事 - Windows/macOS/Linux 原生安裝 Claude Code- 斜線指令全解析、掌控即時用量、客製狀態列- 連接 MCP 讓 Claude Code 自動化測試與除錯- 多 Agent 角色扮演、專業分工提升效率與品質- Hook 串桌面/LINE 通知不用痴痴等任務完成- 用自訂命令自動化 Git 工作流程精準又便利- 讓 Claude Code 上 GitHub 解 Issue 發 PR- YouTube 影片變投影片/PDF 翻譯神器實戰演練- Visual Studio Code 與 Claude Code 連動
Java超級必修課：ChatGPT+OpenAI API實戰開發、ITS Java國際認證
內容簡介:ChatGPT × OpenAI API 加持，學習、開發、認證一次到位！ 扎實Java程式設計訓練，搭配ChatGPT學習，開發OpenAI API聊天機器人；培養程式設計與運算思維能力，為您打下輕鬆考取ITS Java國際認證能力。 ※資深教師聯合編撰 由OCJP與ITS Java認證講師、科技大學教授Java程式設計資深教師共同編著，針對目前初學者學習Java程式設計必備技能所撰寫的教材。 ※多元內容實用範例 內容由Java程式設計流程控制、陣列、方法、物件導向程式設計、介面與泛型、多執行緒、例外處理、檔案處理、Lambda運算式、Swing視窗應用程式。並附上拉霸遊戲機與記憶大考驗專題電子書供初學者練習。每個單元由淺入深、循序漸進、範例貼近日常生活，讓初學者能學以致用。 ※ChatGPT協作開發 × OpenAI API聊天機器人實戰 第16章帶你掌握ChatGPT的特色與應用，實際操作如何透過對話生成程式碼，並與ChatGPT協作開發Java專案。 第17章手把手示範OpenAI API申請與使用，帶你打造專屬的Java聊天機器人應用程式。 ※ITS Java實例導入與國際認證能力訓練 內文融入Certiport ITS Java解題技巧，書末更附上兩組模擬試題，完整對應國際認證需求，讓初學者的程式設計訓練更加扎實，同時也是教師培訓學生考取ITS Java國際認證的最佳教材。 ※更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道https://www.youtube.com/@happycodingfun
Python極客實驗室 ｜程式設計師的奇想計畫 第二版
內容簡介:👇來自各界程式設計師與媒體的熱烈好評👇 🔥玩到停不下來的極客實驗報告出爐💥 「每位Python程式設計師的藏書都應該包含這本書！」 —Full Circle Magazine 「如果你想熟練地運用Python做一些巧妙的事情，這本書就是最好的專案選集了，你無法找到比這更實用的說明來了解這個語言的運作方式。」 —Network World 「《Python極客實驗室》的目標讀者是希望進一步提升Python技能和知識的程式設計師。這本書在解釋所有相關細節方面做得很好，確保讀者能清楚地理解正在發生的事情。」 —InfoQ 「這本書擁有絕佳的專案選集，適合對科學感興趣的程式設計師、對程式設計感興趣的科學愛好者，以及介於兩者之間的每一個人。」 —Al Sweigart，《Python自動化的樂趣》的作者 「這是那種難得的程式設計書籍，讀起來很有趣，同時適合中級或進階的Python程式設計師。我認為即使是新手也應該試一試……這本書從頭到尾都很令人享受。」 —Karthikeyan Chellappa, Goodreads書評 「本書充滿娛樂性和有趣的想法……一點也不像典型的程式設計書籍。這本書專為尋求樂趣的程式設計愛好者而寫。千萬不要錯過！」 —F. Howard, Amazon書評 ---------------------------------------------------------- ✨ 重拾程式設計的樂趣，開啟你的Python奇想實驗 🏄♂️ 透過《Python極客實驗室》別出心裁的15個專案，將程式碼化為實體創作並駕馭Python的威能，拓展你的程式設計視野、激發好奇心，並提升程式設計技能。 這本書會帶你跳出程式基礎教育的窠臼，引導你運用Python搭配諸如numpy、matplotlib和 Pillow等常見程式庫，編寫生成藝術作品、音樂、模擬真實世界現象並與硬體互動的程式。 🚀我們為這本書新增了五個全新專案： ✔繪製碎形（fractals） ✔將Conway的Game of Life帶入三維空間 ✔並使用Raspberry Pi和Python製作樂器 ✔物聯網（IoT）花園監視器 ✔以機器學習驅動的語音辨識系統 完成本書專案後，你將能： 🎡 運用參數方程式和turtle模組，雕琢出類似萬花尺（Spirograph）的精巧設計。 🎧 合成撥弦聲，創造屬於你的電子音樂。 🎨 將影像轉化為ASCII藝術、相片拼貼，以及令人驚豔的立體圖。 🐦構築富有趣味性的細胞自動機（cellular automata）和模擬鳥類群動行為。 🤖 探索3D繪圖領域，從基本的圖形描繪到MRI掃描資料的視覺化。 ⚡ 利用Raspberry Pi打造隨音樂舞動閃爍的雷射光影秀。 無論你是經驗老道的開發者，還是渴望親手實驗的初學者，都能在《Python極客實驗室》中找到讓程式設計重新變得好玩的理由。🙌
BDD in Action中文版（第二版）
[名家名著] 36BDD in Action中文版（第二版）BDD in Action, Second Edition❝《BDD in Action 》第一版與第二版我都細讀過。書中內容相當完整，但要全面實踐並不容易。我自己的做法是將BDD 套用在Clean Architecture 的核心層：先撰寫使用案例測試（透過ezSpec），再撰寫production code。能在「使用案例層」與「領域層」落實BDD，已經非常有價值；至於介面層與框架層，則仍採傳統的「先寫程式，再寫測試」。你不必強求看懂本書所有細節，但務必從中學到能改變行為的一些觀點與技巧。理解Christopher Alexander對設計的定義，將幫助你站在更高的視角閱讀本書，避免在術語的迷宮中迷失，更能掌握BDD 的核心價值與精神。❞────「搞笑談軟工」板主Teddy Chen 專文推薦❝這就是BDD最打動我的地方。它不強調工具，不推銷框架，而是讓你反問：「我們到底有沒有釐清需求？我們是不是做了很多努力，卻在錯的方向上奔跑？」這本書沒有標準答案，但它給你很多值得思考、值得實作的方法。……程式開發從來就不是「閉門造車」，也不是在白板上畫出一個完美的心智圖就萬事OK了；而是從問題開始，一點一滴趨近需求，一次次讓對話更有力量。這本書給我們的不是標準流程，而是一種態度：我們不是為「開發功能」而開發，而是為了「解決問題」、為了「交付價值」。希望這本書也能帶給你一些啟發，甚至開啟你下一場更有共識、更有價值的專案。❞────本書譯者 江玠峰❝John和Jan一如往常地，以清晰詳實的筆觸描述了許多實用技巧。我自己讀到新內容時也不禁點頭認同，甚至還有幾次「恍然大悟」的時刻。我很高興將近20年過去了，BDD依然能引發這麼多關注與興趣，也非常感謝John和Jan為這本如此全面的參考書推出新版。❞────Daniel Terhorst-North，實務顧問BDD(Behavior-Driven Development，行為驅動開發)是一種以協作為核心的軟體設計方法，透過具體的範例，它能將應用程式的需求與行為轉換成更清楚、可測試的規格。BDD的流程會納入來自組織內不同角色的觀點，讓軟體更能同時契合終端使用者的需求與業務利害關係人的目標。本書介紹的協作實踐與自動化策略，將幫助你充分發揮BDD的價值，為開發團隊、客戶與企業創造更卓越的成果。在本書中，你將學會如何自然、不費力地把BDD整合到現有的開發流程。這次完整修訂的第二版，更特別聚焦於BDD與DevOps、大規模敏捷系統的結合方式。透過一系列實用範例，你將掌握跨功能團隊的溝通技巧、需求分析的最佳實踐，並建立可持續的自動化驗收標準。【內容亮點】・BDD如何正面影響團隊合作、互動及與利害關係人的協作・協助團隊探索與分析需求、釐清假設並降低風險・強化驗收測試、整合測試與單元測試的效能・自動化報告與動態文件(living documentation)，提升開發透明度・適合所有開發團隊閱讀，無需任何BDD經驗・範例以Java、JavaScript與TypeScript為主，可輕鬆轉換為你熟悉的語言【下載範例程式檔案】https://github.com/bdd-in-action/second-edition
GitHub Copilot學習手冊｜效率倍增的AI程式設計力
內容簡介:GitHub Copilot學習手冊｜效率倍增的AI程式設計力 「《GitHub Copilot學習手冊》是實用、有深度、貼近日常開發方法的一本書。」 ——Andrew Stellman，開發者、團隊主管、講師與作者 「每一位程式設計師都要瞭解AI輔助程式設計，GitHub Copilot顯然是這個領域的龍頭，而Brent的這一本書是帶你精通這款強大工具的終極指南。」 ——Tom Taulli，《AI輔助程式開發》 作者 使用GitHub Copilot的生成式AI 來大幅提升程式設計效率！在這本實用指南中，作者Brent Laster將教你如何使用生成式AI來迅速寫出更好的程式、輕鬆生成測試程式、在任何開發階段寫出完善的文件…等。本書也會探討進階用法——例如利用Copilot的Agent功能來自動新增功能，以及自動審查pull requests。 《GitHub Copilot學習手冊》適合任何程度的開發者、測試人員、DevOps工程師，以及軟體專業人士。本書除了介紹基本知識外，還會深入討論Copilot Edits、Agent模式與Copilot Vision。你也將學習建立自己的Copilot擴充套件以擴展功能。不論你使用的是Python、JavaScript還是其他語言，本書都能幫你充滿信心地將AI整合到開發流程中。 - 利用即時的AI建議來探索與瞭解陌生的程式與演算法 - 精通行內補全與聊天介面，將常見任務自動化 - 快速、輕鬆地將自然語言提示詞轉換為完整的函式、測試與文件 - 利用背景資訊與提示詞來優化AI生成的結果，以獲得量身打造的解決方案 - 在IDE中透過AI的協助來簡化功能開發與重構
資料結構與演算法使用Python-最新版-附贈MOSME
本書講述了Python 語言與資料結構。主要內容包括資料結構與演算法、Python 開發環境、Python 資料類型、Python 三大程式結構、函數、線性資料結構、樹形結構、圖形結構、搜尋、排序、異常處理與調試等。 本書內容精煉、由淺入深，注重學習的連續性和漸進性，適合作為大專院校相關專業教材或教學參考書，也可作為電腦技術人員的應用參考書，還可作為全國電腦等級考試、軟體技術資格與水準考試的培訓資料。
不靠框架硬功夫：Scikit-learn手刻機器學習每行程式碼(好評熱銷版)
本書特色 ML 的最佳參考書，scikit-learn 的最紮實實戰應用，亦為深入 AI 技術的優良基礎！ ● 機器學習概述 ● 資料特徵提取 ● scikit-learn 估計器分類 ● 單純貝氏分類 ● 簡單線性迴歸到多元線性迴歸 ● k 近鄰演算法分類 ● 線性迴歸到邏輯迴歸 ● 非線性分類與決策樹迴歸 ● 決策樹到隨機森林 ● 感知機到支持向量機 ● 從感知機到類神經網路 ● 主成分分析降維 https://youtu.be/IkKkHAbpH5M☆好評熱銷再上市☆★ ML 最強套件 scikit-learn ✕ 經典演算法，帶領你徹底攻略所有 ML 必備理論與實踐技能！ ★機器學習是一門多領域交叉學科，涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。其研究電腦模擬或實現人類的學習行為，獲取新的知識，重新組合現有知識結構並改善自身的效能。本書針對機器學習領域描述了多個學習模型、策略、演算法、理論以及應用，以 Python 3 為基礎，使用 scikit-learn 解決實際問題。全書完整介紹機器學習基本概念、演算法流程、模型建構、資料訓練、模型評估與最佳化、必備工具和實現方法，並佐以實際案例，以機器學習的經典演算法為軸線：演算法分析 ▶ 資料獲取 ▶ 模型建構 ▶ 推斷 ▶ 演算法評估，讓你理論與實踐技能一次學會，輕易上手。
超圖解 Python 程式設計：從入門、網頁應用、YOLO 到生成式 AI 實作
內容介紹: 本書是以實戰應用、邁向工程師為目標的 Python 入門書，帶領讀者快速入門學會關鍵語法，再透過實作讓讀者一方面可以學以致用，實際體驗程式語言的用處；一方面在實作範例時，補足快速入門階段還沒學到的進階語法以及各式延伸套件，只要一本書即可從入門學到應用，主題涵蓋網頁應用程式、爬蟲、影像處理與辨識、大型語言模型。為了達成上述目標，本書結構安排如下：》第 1~4 章：環境建置與基本語法》第 5 章：實作檔案備份小工具》第 6,7 章：實作 YouTube 影片下載工具與影音編碼合併處理》第 8~10 章：設計網路爬蟲與 Google 試算表操作》第 11~14 章：使用 Flask 建立與部署網頁應用程式》第 15 章：學習 OpenCV 影像處理與辨識》第 16,17 章：利用 YOLO 偵測物體、肢體動作與車牌辨識》第 18 章：學習最夯的 Ollama 本地端生成式大語言模型 LLM》第 19 章：使用 Streamlit 快速開發網頁應用程式》第 20 章：用 LangChain 框架開發 RAG 應用》第 21 章：結合 LLM 設計 LINE 客服 AI 機器人實務範例選擇以應用廣泛並能跟上 AI 時代潮流為主軸。除基本語法以外，進階語法及延伸套件也不馬虎，涵蓋：》自訂類別》規則表達式》格式化字串》參數的打包與解包》with 語法》閉包與裝飾器》match...case 語法》例外處理》多執行緒》命令行參數處理》subprocess 模組》SQLite 程式庫》JSON 與 CSV 檔處理本書在撰寫風格上除了第 2 章的 Python 程式開發與 AI 輔助工具說明外，每個章節都有實例與詳細圖解，協助讀者更容易理解。在開發工具的選擇上，入門章節以方便易用的 Colab 練習基本語法，接著就以業界工程師廣為採用的 Visual Studio Code 為開發環境，並帶入 Github Copilot 工具熟悉與 AI 助理協作的流程。在設計範例時也貫徹虛擬環境的觀念，輔以多版本 Python 環境建置，避免環境污染問題，讓學習與業界接軌，學完立刻派上用場。在許多實作應用的場合，光是瞭解程式語法是不夠的，像建構網路應用程式，還需要具備網路、防火牆、資料庫系統、租用並在雲端空間部署應用程式...等，還有 AI 影像偵測及大型語言模型應用背後的類神經網路 / 深度學習、模式辨認、評估指標、量化、詞嵌入向量...等概念，本書也針對這些基礎做了全方位的說明。某些 Python 入門書籍沒有觸及的部分，例如：物件導向程式設計，因為很重要，所以筆者也用幾個淺顯實用的案例圖解說明。本書特色: ☆☆AI 時代 Python 就要學這些☆☆ 》快速入門瞭解基礎語法》從實戰範例應用邊做邊學》學習主題跟上 AI 潮流》實作檔案備份工具、YouTube 影片下載工具、網路爬蟲、影像辨識、物體偵測、肢體動作、RAG 應用、LINE 聊天機器人》涵蓋 Flask 與 Streamlit 網頁應用框架、OpenCV 程式庫、YOLO 模型、LangChain 框架等延伸套件》搭配 Ollama 設計本地端 LLM 應用
C 程式設計：教學與自習最佳範本
內容簡介:作者以30多年的豐富教學經驗，透過日常生活範例進行解說，讓你快速掌握C語言的核心精髓。 書中收錄ChatGPT輔助學習專章，示範AI如何成為你程式設計的好幫手！ ◎ 以教學與自學並重的方式編排，兼顧授課使用與個人進修。 ◎ 結合理論與實務，從輸入與輸出、運算子、選擇敘述、迴圈敘述、記憶體的位址到指標與函式、陣列、字串、結構、檔案處理，最後以專題實作串連全書重點，讓你真正學會靈活運用。 ◎ 每章有豐富的實作範例，附有練習題與習題，讓你不只懂，更能「寫出程式、靈活修改」。 ◎ 書中程式完全以C99標準加以撰寫，可輕易移植到不同平台的編譯程式。 ◎ 從C邁向C++，在扎實的C語言基礎之上，帶你初探物件導向程式設計的核心概念。 ◎ AI神助攻！帶你善用ChatGPT有效地學習C程式設計，包括：產生程式碼、除錯與錯誤說明、最佳化與重構建議、API語法的查詢使用、文件撰寫與註解產生、技術問題解決。
每個程式設計師都應該知道的 60 個演算法（AI 強化版）
本書藉由各種實務案例研究深入研究LLM的細微差異，同時了解關於序列網路、LSTM、GRU、加密技術等內容，展現演算法的實際應用，並給出如何實作這些應用的程式碼範例，助你增強運用演算法解決現代運算挑戰的信心，成為精準掌握AI時代各式演算法技巧的工程師！推薦給需要用演算法解決問題和編寫高效程式碼的程式設計師或開發人員。 幫助你解決各類實務問題的演算法寶典★ 超過 60 個演算法的介紹與應用★ 生成式模型、進階序列模型、大型語言模型★ 片單推薦、電商平台商品推薦、餐廳評分系統、詐騙偵測★ AI 數位時代工程師必備寶典《每個程式設計師都應該要知道的 60 個演算法》是資料科學家必備的兵工廠。如果你正在探索資料科學或是希望提升你的技能，這本書是幫助你打下穩固基礎的絕佳起點。Somaieh Nikpoor博士 | 加拿大政府資料科學與 AI 部門主管，Carleton 大學 Sprott 商學院兼任教授＿＿＿＿＿使用演算法解決現實世界問題的能力，是每一位開發人員或程式設計師必備的技能。本書不僅能幫助你培養選擇和使用演算法來解決真實世界問題的技能，也會讓你了解這些演算法的工作原理，第二版內容加入了最新的生成式模型與序列模型介紹與應用，讓你能夠輕鬆理解與應對不斷變化的 AI 應用。你將從演算法簡介開始，進一步學習各種演算法的設計技巧，然後透過實際範例的引導，探索如何實作不同類型的演算法。隨著進度推進，你將學習到線性規劃、頁面排名、圖形演算法，然後運用機器學習演算法來理解它們背後的數學和邏輯。部分案例研究將會展示如何以最佳方式應用這些演算法，接著，你將聚焦在深度學習演算法，並學習各種不同類型的深度學習模型及其實際的應用方式。你也會學到關於現代序列模型和它們的變體、演算法、方法論以及架構，用來實作像是 ChatGPT 這類大型語言模型（LLM）。最後，你將能夠精通平行處理技術的技巧，讓你具備在計算密集型任務中高效運用這些演算法的能力。讀完這本程式設計書，你將可以熟練地使用各種演算法，解決現實世界中的各種計算問題。▍你將會學到以下內容： ⋄ 設計演算法以解決複雜問題 ⋄ 熟悉類神經網路和深度學習技術 ⋄ 探索 Python 程式庫中現有的資料結構和演算法 ⋄ 使用網路分析實作圖形演算法進行詐欺偵測 ⋄ 透過實際範例，深入研究自然語言處理的最先進演算法 ⋄ 建立一個可以向訂閱者推薦電影的推薦引擎 ⋄ 掌握序列機器學習模型的概念及其在開發尖端大型語言模型中扮演的基礎角色
Clean Code：Python 寫乾淨程式碼 - 告別技術債，不再為爛程式加班收爛攤
Clean CodePython 寫 乾淨程式碼告別技術債，不再為爛程式加班收爛攤寫程式不是比誰先跑起來，而是能否長期維護。當需求一改就骨牌倒、長函式與巢狀條件像毛線球、沒有測試誰也不敢動，這些都是「技術債」。本書以實務為軸，從Clean Code 的定義、Pythonic 寫法、命名與文件、PEP 8 與工具鏈、函數與物件設計、模組化結構、單元測試、例外處理與 logging，到壞味道識別與小步重構，一步步把專案從混亂導向清晰與可持續。你將學到☆Clean Code的5大原則◎「可讀」◎「可維護」◎「單一職責」◎「低耦合」◎「高內聚」☆如何判斷好/壞程式碼與乾淨程式碼的核心特徵。☆Pythonic vs. Non-Pythonic 的差異與常見誤用修正。☆命名、註解、docstring 的可讀性準則，讓程式自我說明。☆PEP 8 + black/isort/flake8 的實戰組合，建立一致風格。☆函數設計：單一職責、控制參數、避免副作用的落地做法。☆物件設計：恰到好處的封裝、避免過度設計與抽象。☆模組化設計：高內聚、低耦合，避開循環匯入。☆單元測試：unittest/pytest 的測試網，降低回歸風險。☆錯誤處理與 logging：把問題抓出來，也把原因留下來。☆重構手法：辨識壞味道、拆長 if-elif-else，穩健演進。適合讀者☆每天與需求變更拔河的一般公司軟體工程師。☆技術主管、Code Review 參與者與維運/測試人員。☆想把「能跑」升級為「能維護、能擴充」的 Python 開發者「為何必讀這本書」的關鍵理由☆把「能跑」升級為「能維護」：讓修改不再牽一髮動全身。☆對抗技術債：用小步重構把壞味道逐一清掉，減少救火。☆可讀性優先：命名、註解、docstring 讓程式能自我說明。☆統一團隊風格：PEP 8 +自動化工具（black/isort/flake8）讓評審聚焦在設計而非格式。☆降低回歸風險：pytest 測試網＋錯誤處理與 logging，建立可靠的安全網。☆穩定交付：把需求變更的成本降到最低，開發節奏更平滑。☆良好設計習慣：單一職責、低耦合、高內聚，在真實專案中務實落地。☆清晰專案結構：模組化與目錄切分，避免循環依賴、縮短新人上手時間。☆有章可循：從 Code Review 清單到重構步驟，立即可用的標準流程。☆減少加班：把時間花在創造價值，而不是收爛攤。☆現場的案例：每章皆以常見反模式與對治法示範，學了就能用。☆可長可久：把品質內建在流程裡，讓專案能持續演進與擴充。一句話總結：「告別技術債」，「不再為爛程式加班收爛攤」。寫得乾淨，改得安心，交付更穩。
計量經濟學導論II其他（含時間序列篇）：使用Python語言(第1版)
＃以Python的模擬方法來輔助或取代數學證明，有效掌握計量經濟學。＃理論與實作兼具，操作步驟清楚易懂。＃內容包含時間序列迴歸模型的假定與應用、panel data的介紹與說明、工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型等。＃附贈光碟提供書中完整原始程式碼，幫助學習理解、迅速進入狀況。本書以熱門程式語言Python實際操作，帶領讀者認識以及運用計量經濟學。內容循序漸進，分為三大部分：第一部分包括第1∼5章，內容主要敘述「時間序列迴歸模型」的假定、內容與估計等。第二部分包括第6∼7章，其是有關於panel data的介紹與說明。第8∼10章則屬於第三部分，其內容含工具變數估計與二階段最小平方法、聯立方程式模型（含SUR與VAR模型）以及限制因變數模型。另有附錄補充說明基本矩陣代數操作，增進讀者理解。書中範例所呈現任何計算、模擬、估計、編表或甚至於繪圖等操作，隨書光碟內皆附有完整的Python程式碼供讀者參考使用。
