Vibe Coding 與軟體工程初探課程

• 精通 Python 進階資料結構: 深入了解 List, Tuple, Dict, Set 的效能與應用場景。
• 掌握專業級錯誤處理: 學習捕捉、處理，甚至自訂錯誤 (Custom Exceptions)，寫出更穩固的程式。
• 升級 AI 協作技巧: 學習「多步驟提示」等進階 Prompt 策略，讓 AI 成為你的神隊友。
• 入門軟體工程實務: 接觸測試驅動開發 (TDD)、文件字串 (Docstrings) 與程式碼風格 (PEP 8) 等核心概念。
• 完成小型專題: 應用本週所學，從零到一打造一個簡易購物車系統。

不同的資料結構有不同的特性，適用於不同的場景。

列表推導式 (List Comprehensions)

一種簡潔的方式來建立列表。例如，快速產生一個包含平方數的列表：

squares = [x**2 for x in range(10)]
    # squares 會是 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

🤔 思考與提問： 如果你想用列表推導式從一個字串中選出所有母音，你會怎麼問 ChatGPT (或類似 AI) 來獲得提示或程式碼？

字典推導式 (Dictionary Comprehensions)

類似地，用簡潔的方式建立字典：

square_dict = {x: x**2 for x in range(5)}
    # square_dict 會是 {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

🤔 思考與提問： 如果你想將兩個列表 (一個包含鍵，一個包含值) 合併成一個字典，你會如何向 AI 提問以獲得使用字典推導式的方案？

常用內建函式操作資料結構

• map(function, iterable)：將函式應用到序列中的每個元素。
• filter(function, iterable)：根據函式過濾序列中的元素。
• sorted(iterable, key=None, reverse=False)：對序列進行排序。

🤔 思考與提問： 你會如何問 AI，請它示範如何使用 filter 過濾出一個數字列表中所有大於10的偶數？

什麼是防禦性程式設計？

這是一種程式設計的思維方式，目標是讓程式碼在面對未預期的輸入或情況時，依然能夠保持穩定和可預測的行為。

主要原則：

• 檢查所有來自外部的輸入：不要信任任何來自使用者、檔案或網路的資料。
• 處理所有可能的錯誤情況：使用錯誤處理機制。
• 使用斷言 (Assertions)：在程式中加入檢查點，確保某些條件必須為真。 (例如：assert age > 0, "年齡必須是正數")
• 保持程式碼簡單清晰：複雜的程式碼更容易隱藏 bug。

良好的錯誤處理是防禦性程式設計的重要一環！

常見的 Python 錯誤類型 (Part 1)

複習一下常見的錯誤：

• SyntaxError, NameError, TypeError, ValueError

🤔 思考與提問： 當你遇到一個 TypeError，但不太確定原因時，你會怎麼把錯誤訊息和相關程式碼提供給 ChatGPT，請它幫忙分析？

常見的 Python 錯誤類型 (Part 2)

• IndexError, KeyError, FileNotFoundError, ZeroDivisionError, AttributeError

當程式出現錯誤時，仔細閱讀錯誤訊息是除錯的第一步！它通常會告訴你錯誤的類型和發生的位置。

使用 try-except 捕捉錯誤

我們可以使用 try 和 except 區塊來「捕捉」可能發生的錯誤，並優雅地處理它們。

    try:
        num_str = input("請輸入一個數字：")
        num = int(num_str) 
        result = 10 / num  
        print(f"結果是 {result}")
    except ValueError:
        print("輸入的不是有效數字！")
    # ... 其他 except 區塊 ...
    else:
        print("計算順利完成！")
    finally:
        print("程式區塊執行結束。")
    

🤔 思考與提問： 如果你不確定一段程式碼可能會拋出哪些具體的錯誤類型，你會如何請 ChatGPT 幫你分析並建議 except 區塊的寫法？

引發異常 (raise)

有時候，我們希望在特定條件下主動引發一個錯誤，可以使用 raise 關鍵字。

    def process_data(data):
        if not data:
            raise ValueError("輸入的資料不能是空的！")
        # ... 處理資料 ...
        print("資料處理完成。")

思考在什麼情境下，主動 raise 一個錯誤會比單純 print 錯誤訊息更好？

進階：自訂錯誤類型

當內建的錯誤不夠用時，我們可以建立自己的錯誤類型，讓程式碼的意圖更清晰。

class InvalidURLError(Exception):
        """當 URL 格式不正確時引發的自訂錯誤"""
        pass
    
    def fetch_website(url):
        if not url.startswith("http"):
            raise InvalidURLError(f"無效的 URL：'{url}'，必須以 http 開頭")
        print(f"正在嘗試抓取 {url}...")
    
    try:
        fetch_website("www.google.com")
    except InvalidURLError as e:
        print(f"錯誤：{e}")

如何有效地向 AI (如 ChatGPT) 求助除錯？

• 複製完整的錯誤訊息：這是最重要的資訊！
• 提供相關的程式碼片段：讓 AI 知道錯誤發生在哪裡。
• 描述你預期的行為：程式應該做什麼？
• 描述實際發生的行為：程式實際上做了什麼？
• 說明你已經嘗試過的解決方法 (如果有的話)。

Prompt 範例：「我的 Python 程式出現了這個錯誤訊息 [貼上錯誤訊息]。這是相關的程式碼：[貼上程式碼]。我希望它能 [描述預期行為]，但它卻 [描述實際行為]。請問可能是什麼問題？可以幫我看看程式碼哪裡有問題嗎？」

不只是語法錯誤，AI 也能幫忙找邏輯錯誤！

有時候程式可以執行，但結果不如預期，這就是邏輯錯誤。你可以：

• 向 AI 描述你的程式碼片段和它應該實現的功能，詢問它是否能看出邏輯上的問題。
• 描述你的演算法或邏輯思路，請 AI 檢查是否有缺陷。
• 提供輸入範例和預期輸出，請 AI 幫你分析為什麼實際輸出不同。

技巧：多步驟提示 (Multi-step Prompt)

與其一次丟出複雜問題，不如分步驟引導 AI，逐步建構出最終答案。

範例：請 AI 幫你寫一個線上課程報名系統

1. 第一步：「請幫我設計一個 Python 字典來表示一門線上課程，需要包含課程名稱、老師和一個空的學生名單。」
2. 第二步：「基於上面的字典，請寫一個函式，可以將一個學生名字加入到學生名單中。」
3. 第三步：「很好，現在請幫這個函式加上錯誤處理，如果學生已經在名單中了，就印出提示訊息。」

測試驅動開發 (TDD) 與 assert

TDD 的核心精神是「先寫測試，再寫功能」。 assert 是我們實踐這個精神最簡單的工具。

assert 語句會在條件為 False 時，引發 AssertionError，直接中斷程式。

    def calculate_discount(price, discount_rate):
        # 我們斷言折扣率必須在 0 和 1 之間
        assert 0 <= discount_rate <= 1, "折扣率必須在 0 和 1 之間"
        return price * (1 - discount_rate)
    
    # 這會正常運作
    print(calculate_discount(100, 0.2))
    
    # 這會引發 AssertionError
    print(calculate_discount(100, 1.5))

撰寫清晰的文件字串 (Docstrings)

文件字串 (Docstring) 是說明函式、模組或類別用途的「內建說明書」。它不僅是給人看的，更是 AI 理解你程式碼意圖的關鍵！

def calculate_total_price(items, tax_rate):
        """計算包含稅金的總價格。
    
        Args:
            items (list): 一個包含商品價格 (數字) 的列表。
            tax_rate (float): 稅率，例如 0.05 代表 5%。
    
        Returns:
            float: 四捨五入到小數點後兩位的總金額。
                   如果輸入無效則返回 -1。
        """
        if not isinstance(items, list) or not items:
            return -1
        subtotal = sum(items)
        total = subtotal * (1 + tax_rate)
        return round(total, 2)
    
    # 你可以這樣查看說明書
    help(calculate_total_price)

程式碼風格 (PEP 8)

PEP 8 是 Python 的官方風格指南。遵循它能讓你的程式碼更具可讀性、更專業，也更容易與他人協作。

def calculate(x,y):
        result=x*y
        return result

def calculate(x, y):
        result = x * y
        return result

Linting 工具：像 flake8 或 pylint 這樣的工具可以自動檢查你的程式碼是否符合 PEP 8 規範。

讓我們綜合運用所學，設計一個小型專案。這能幫助我們理解各個知識點如何協同工作。

需求：

• 資料結構：設計一個結構來存放商品（名稱、價格）。
• 新增商品：一個函式 add_to_cart()。
• 計算總價：一個函式 calculate_total()。
• 移除商品：一個函式 remove_from_cart()，需處理商品不存在的情況。

AI 協作提示：卡關時可以問 AI：「我該用哪種資料結構來設計購物車比較好？」或「請幫我寫一個從列表中移除指定商品的函式。」

這一週我們從 Python 的基礎上，加入了軟體工程的重要概念與 AI 協作技巧：

• 進階資料結構: 精通 List, Tuple, Dict, Set 的特性、效能與適用場景。
• 進階錯誤處理: 不僅能用 try...except 捕捉錯誤，更能定義自訂例外 (Custom Exception) 處理特定狀況。
• AI Prompt 實戰: 掌握「多步驟提示」技巧，能更精準地引導 AI 完成複雜任務。
• TDD 測試驅動開發: 了解 TDD 核心精神，並學會使用 assert 為功能撰寫基本驗證。
• 撰寫文件字串 (Docstrings): 學習為函式撰寫標準化的說明文件，讓程式碼更易於理解與維護，並能有效引導 AI 協作。
• 程式碼風格 (PEP 8): 認識程式碼風格的重要性，並能利用 AI 輔助重構，提升程式碼品質。
• 綜合應用: 透過「簡易購物車」小型專題，將本週所學知識點串連起來。

• Cursor Power-User 訓練：透過實戰挑戰，精通 Cursor 的程式碼生成、重構與 AI 除錯技巧。
• GUI 應用初體驗：告別黑白終端機！學習用 Python 內建的 tkinter 函式庫，打造你的第一個圖形介面 App。
• AI 輔助 UI 設計：學習如何與 Cursor 協作，快速生成視窗、按鈕、輸入框等視覺元件。
• 期末專案啟動：選擇一個有趣的 GUI 專案主題，並讓 AI 成為你的專案經理，協助你規劃藍圖。

• 專案開發衝刺：採用專業的「迭代開發」流程，在 AI 輔助下，將你的專案從藍圖變為現實。
• App 品質保證：學習如何像玩家一樣測試你的 App，找出潛在問題並優化使用者體驗。
• AI 輔助測試：利用 Cursor 幫你思考測試案例，提升你 App 的穩定性與強健度。
• App Showcase：準備並進行一場精彩的個人專案成果發表會，分享你的創作與學習歷程！

你以為你的 App 只能在自己電腦上跑嗎？AI 還能幫我們做一件更酷的事：把它變成一個真正的網站！

即使我們只學了 Python 和 tkinter，完全不懂網頁三劍客 (HTML, CSS, JavaScript)，我們依然可以讓 AI 幫我們完成這個魔法般的轉換。

這就是 AI 將我們上一週的三個專案範例，從 Python (tkinter) 桌面應用程式轉換成網頁版的成果！

你可以點擊下方的連結，直接在瀏覽器中體驗這些由 AI 生成的網頁應用程式。

每位同學上台分享時，可以包含以下幾點：

• App Demo：實際操作你的 App，展示它的核心功能。
• 開發歷程：分享你卡關最久的地方，以及你最終是如何解決的。
• 我的 AI 神隊友：分享一個你與 Cursor 協作最成功的例子。你是怎麼問的？AI 給了你什麼關鍵的幫助？
• 未來展望：如果還有時間，你最想為你的 App 添加什麼新功能？

程式設計的世界廣闊無垠，AI 的發展也日新月異。希望這次課程能為大家打開一扇窗，鼓勵大家在未來：

• 持續學習：不斷探索新的技術和工具。
• 動手實作：用程式解決生活中的問題，或創造有趣的小遊戲。
• 參與社群：和別人交流學習，分享你的作品。
• 保持好奇心，擁抱變化！

Happy Coding! 祝大家程式設計愉快！