軟體真能「零錯誤」嗎？現代工程實踐教你如何大幅降低Bug率！

這份影片內容由「現代軟體工程」頻道的主持人 Dave Farley 和 Kent Beck 共同探討了一個核心問題：「我們能否寫出無錯誤的程式碼？」

相關影片內容的摘要

一、問題核心與基本立場

兩位講者一致認為，軟體幾乎不可能完全無錯誤（bug-free），原因在於外部因素（例如：挖斷光纖電纜）、世界的不斷變化導致假設失效等。然而，關鍵在於我們可以比現在更接近「無錯誤」的狀態。這不是一個簡單的布林（是/否）問題，而是關於我們對軟體品質的「預期」能否從「錯誤無可避免且負擔沉重」轉變為「軟體本應穩定，我們只需為例外情況做好準備」。

二、測試的角色與意義

Dave Farley 強調，測試的目的並非為了證明程式碼的「正確性」，而是作為一種「證偽機制」（falsification mechanism），其職責是找出程式碼中的「錯誤之處」，而非證明其「正確」。測試永遠無法證明完美，因為總有可能遺漏測試案例，或者外部環境的變化會使原有的假設失效。

三、極限編程（XP）的經驗與成效

Kent Beck 回憶起 25 年前極限編程（Extreme Programming, XP）推廣時的驚人發現：許多採用 XP 的團隊，其錯誤追蹤系統幾乎變得不重要，因為錯誤率大幅下降，甚至有團隊報告在長達半年內沒有發現任何錯誤。這與傳統組織中錯誤追蹤系統作為關鍵基礎設施（因為錯誤層出不窮，優先級從 1 到 5，甚至出現 0 和 -1）形成鮮明對比。這種轉變代表著從「背負沉重錯誤包袱」到「認為軟體理應穩定，只為偶爾的例外做好準備」的思維典範轉移。

Dave Farley 也分享了他的親身經歷，一個採用類似實踐的金融交易系統，在 13 個月又 5 天內沒有被用戶發現任何錯誤。他將這種差異比喻為「森林」與「沙漠」：在「森林」中（指採用高效率開發實踐的團隊），低錯誤率是常態；而在「沙漠」中（指傳統開發模式），人們根本不相信這種低錯誤率的存在，即便這是事實。

四、提升軟體品質的綜合方法

要解決軟體品質這一艱鉅的問題，需要多種方法的綜合運用，並產生疊加效應。除了測試之外，以下幾點同樣重要：

• 使用者回饋（User Feedback）
• 程式設計師之間緊密的社交網絡（Strong Social Network Among Programmers）
• 可觀察性（Observability）：真正理解決策的後果。
• 強健的開發文化（Strong Development Culture）：期望程式碼在提交前盡可能確定是正確的。
• 測試驅動開發（TDD）：TDD 不僅僅是測試，它更是一種「設計驅動」的方法。它促使開發者設計出更具「可測試性」的程式碼，這本身就包含了模組化、高內聚、關注點分離、抽象化和低耦合等特性，從而大大降低了系統不同部分之間傳遞錯誤的可能性，進而提升了系統的整體品質和彈性。

五、從數據看錯誤削減潛力

• 瀑布模型與 XP 的錯誤「漏斗」比較：傳統瀑布模型中，程式設計師在達成「合理推諉」（plausible deniability）後將程式碼移交給 QA 部門，只有少數階段來捕獲錯誤。而在 XP 中，有多個「漏斗」階段，每個階段都能消除約 80% 的錯誤，使得最終進入生產環境的錯誤數量極少。這並非減少了工作量，而是將錯誤捕獲和修復的工作更早、更頻繁地進行，避免了責任的推卸。
• Paddy Power 案例：一家名為 Paddy Power 的公司採用持續交付（Continuous Delivery, CD）方法後（被視為 XP 的延伸），在一年內將生產環境的錯誤數量減少了 95%。這證明了這些實踐的顯著效果。
• USENIX 研究數據：一份研究指出，生產系統中最常見的錯誤程式碼行通常是一段註解：「此處應增加異常處理」（should add exception handling here）。而程式設計師最常見的基本錯誤（如：差一錯誤、條件判斷錯誤、變數作用域錯誤等）佔了生產錯誤的第二大宗。研究結論顯示，如果能透過合理的測試自動化，尤其是測試驅動開發來消除這些常見錯誤，就能減少 60% 的生產缺陷。

六、組織環境與紀律的重要性

Kent Beck 認為，僅僅強調「紀律」是不夠的，因為組織環境和上層壓力對開發實踐有巨大影響。如果管理層不重視測試，甚至要求「別把時間浪費在愚蠢的測試上，我付錢讓你寫程式碼」，那麼開發者將難以實踐這些高效率的方法。然而，Dave Farley 進一步解釋，「紀律」並非官僚主義式的指責，而是指採取特定的工程實踐，例如：先寫測試、使用持續整合來獲取快速回饋。當開發者持續實踐這些行為，無論組織如何，最終都能得到更好的結果。

七、核心工程實踐的綜合

總結來說，要大幅減少軟體錯誤，需要一系列複合且相輔相成的工程實踐：

• 程式設計師測試（Programmer Tests）
• 系統級測試（System Level Tests）
• 結對編程（Pairing）：可有效減少常見的「差一錯誤」和邏輯判斷錯誤。
• 持續整合（Continuous Integration）
• 重構與為可測試性而設計（Refactoring and Design for Testability）：這從根本上降低了錯誤發生的可能性，許多測試的修復不僅是簡單的語法修改，更是促使團隊思考是否存在更好的設計來從根源上避免這類錯誤。
• 工程師思維（Engineering Mindset）：不斷質疑「這會在哪裡出錯？」這種警惕性是工程師的本質，正如 Margaret Hamilton 提倡的，尤其在關乎生命安全的軟體開發中至關重要。這是一種深入心智的自我質疑，而非耗時耗財的過程。

最終結論是，雖然無錯誤程式碼無法絕對實現，但透過採用諸如測試驅動開發、持續整合、結對編程、重構、注重可觀察性以及培養以「預防錯誤」為核心的工程思維等一系列經證實有效的實踐，團隊能夠顯著降低軟體中的錯誤率，實現更穩定、更高品質的產品。

圖片來源：AI 產生