TDD全視視角：認知、實務、工程化與AI融合

Contents
目　　錄
序1
序2
前言
認知篇
第1章　TDD是什麼　2
1.1　TDD的前世今生　2
1.1.1　TDD的歷史及現況　2
1.1.2　TDD的作用　3
1.2　TDD的原則與要點　5
1.2.1　TDD三原則　6
1.2.2　「紅-綠-重構」三部曲　6
1.3　TDD的本質　7
1.3.1　以第一原理探討TDD本質　7
1.3.2　TDD的本質是什麼　8
第2章　TDD的價值　10
2.1　TDD與研發效能的關係　10
2.2　TDD提昇軟體工程能力　11
2.2.1　TDD讓程式設計更專業　11
2.2.2　TDD改善代碼品質　11
2.2.3　TDD有助於實現意圖導向程式設計　12
2.2.4　TDD是實現測試左移的重要手段　13
2.2.5　TDD能降低測試成本　16
2.2.6　TDD能降低知識獲取成本　19
2.3　TDD提升人員能力　20
2.3.1　TDD提升程式設計師的業務與測試能力　20
2.3.2　TDD促進團隊協作　21
2.4　TDD提升研發效能是持續性的　23
2.5　TDD有助於打造工程師文化　24
實踐篇
第3章　實施TDD的正確姿勢　28
3.1　TDD的動作要領　28
3.1.1　TDD的操作步驟　28
3.1.2　選取用例的基本原則　29
3.1.3　推進TDD的4項建議　30
3.1.4　關註點分離　30
3.2　TDD在研發流程中的定位　30
3.2.1　TDD在研發流程中的位置　30
3.2.2　TDD的精簡流程　31
第4章　TDD的Todolist　32
4.1　如何理解Todolist　32
4.2　如何輸出Todolist　34
4.2.1　場景分析法　34
4.2.2　用例設計方法　36
4.3　如何保證Todolist的品質　40
第5章　TDD測試用例　41
5.1　TDD實務中的黑盒/白盒測試　41
5.1.1　多數情況下採用黑盒測試　42
5.1.2　特定情況下採用白盒測試　43
5.2　TDD實踐與測試分層的關係　45
5.2.1　微服務架構中的4個測試層級　45
5.2.2　在TDD實務中應用測試分層　47
5.3　測試案例的品質　48
5.3.1　善用用例設計方法，提升測試開發效率　48
5.3.2　使用Given-When-Then，提升測試案例可讀性　48
5.3.3　遵循AIR原則，確保測試案例品質　52
5.3.4　對測試案例分類分級，實現降本與提效　54
5.4　測試資料的管理　57
5.4.1　定義清晰的測試資料需求　57
5.4.2　建立測試資料倉儲　57
5.4.3　使用資料產生工具　58
5.4.4　使用參數化測試方法　64
第6章　測試替身及ZFake框架　70
6.1　測試替身　70
6.1.1　Dummy　71
6.1.2　Stub　72
6.1.3　Mock　72
6.1.4　Spy　73
6.1.5　Fake　74
6.1.6　Fake與Mock的比較　77
6.1.7　如何合理地使用測試替身　78
6.2　自研ZFake模擬框架的價值　78
6.3　ZFake-J框架的實作原理　79
6.4　ZFake-J框架的使用方法　81
6.4.1　製品庫　81
6.4.2　如何在Spring Boot工程中使用ZFake-J　81
第7章　TDD優化軟體設計　94
7.1　TDD如何驅動設計　94
7.1.1　紅階段　94
7.1.2　綠階段　95
7.1.3　重構階段　95
7.1.4　TDD的優勢　95
7.2　TDD與重構　96
7.2.1　TDD與重構的關係　96
7.2.2　常見的5種消除重複的方法　97
第8章　TDD的實踐路徑與評估方法　104
8.1　保證測試先行　104
8.1.1　保證測試先行的實務流程　104
8.1.2　保證測試先行的評估方法　105
8.2　「小步快走」地實現TDD　105
8.2.1　「小步快走」模式的核心價值　105
8.2.2　「小步快走」模式的實務流程　106
8.3　開發非同步場景下的測試案例　107
8.4　TDD實踐的學派之爭　109
8.4.1　芝加哥學派　109
8.4.2　倫敦學派　110
8.4.3　TDD實務中如何應用兩種學派的思維　111
8.5　改善TDD實務的限制　111
第9章　一個完整的TDD實踐案例　114
9.1　需求分析　114
9.1.1　需求及背景介紹　114
9.1.2　需求實例化　115
9.2　方案設計　119
9.2.1　分層架構　120
9.2.2　資料庫表設計　121
9.2.3　表的詳情設計　121
9.2.4　REST API設計　124
9.3　輸出Todolist　131
9.4　TDD開發實現　134
9.4.1　使用ZFake實現貨單詳情查詢　134
9.4.2　使用記憶體資料庫實作對外部資料庫的Fake　136
9.4.3　實作對外部REST API的Fake　138
9.4.4　測試資料建構　142
9.4.5　關鍵字封裝　146
工程化篇
第10章　推動TDD規模化落地　152
10.1　TDD規模化落地的價值　152
10.1.1　顯著提升軟體產品的整體品質　152
10.1.2　打造緊密「抱團」的社區生態　153
10.1.3　提昇軟體開發鏈路的整體協同效率　153
10.2　TDD規模化落地的困難　154
10.2.1　個人層面的實踐困難　154
10.2.2　組織層面的推廣困難　156
10.3　如何應對規模化落地的困難　156
第11章　TDD規模化落地的方案　159
11.1　TDD落地範式　159
11.1.1　組織層面的TDD推進策略　159
11.1.2　實踐層面的TDD落地措施　160
11.2　TDD成熟度評估　164
11.2.1　為何要進行TDD成熟度評估　164
11.2.2　TDD能力成熟度模型　165
11.3　TDD實務效果評估　170
11.3.1　TDD實務評估模型　170
11.3.2　對於品質的評估　171
11.3.3　對於效率的評估　173
11.4　TDD推廣的最佳實務　176
11.4.1　以點帶面　176
11.4.2　標桿先行　177
11.4.3　刻意練習　178
11.4.4　結對程式設計　180
拓展篇
第12章　大模型對軟體開發的影響　184
12.1　大模型將改變軟體工程範式　184
12.1.1　軟體工程範式的發展　184
12.1.2　AI時代的軟體工程典範　185
12.1.3　大模型應用於軟體工程的限制　187
12.2　程式設計師如何擁抱大模型　189
12.2.1　大模型對程式設計師工作方式的衝擊　189
12.2.2　與大模型共生　190
12.2.3　與AI分工協作　191
12.2.4　提升關鍵的大模型能力　193
12.2.5　在組織中推廣AI文化　195
第13章　大模型輔助TDD開發　198
13.1　TDD的「雙輪驅動」思路　198
13.2　Prompt技巧與範本　200
13.3　雙輪驅動工具AutoTDD　201
13.3.1　AutoTDD業務流程　201
13.3.2　AutoTDD知識庫　203
13.3.3　AutoTDD的技術架構　204
13.3.4　AutoTDD工具安裝與使用　204
附錄　縮寫與術語　209