提升軟體測試覆寫率的有效策略

軟體測試覆寫率是評估程式碼品質的重要指標，低覆寫率可能影響軟體可靠性。提升測試覆寫率需要結合多種策略。自動化測試能快速執行大量測試案例，提升測試效率。LLM 基礎測試則利用大語言模型生成測試案例，進一步提升覆寫率。此外，增加測試案例數量、最佳化既有測試案例和使用自動化測試工具都能有效提升測試覆寫率，並減少測試時間，最終提升軟體品質。

測試覆寫率提升策略

在軟體開發中，測試覆寫率是衡量程式碼品質的一個重要指標。然而，當測試覆寫率過低或零碎時，可能會導致軟體的可靠性和穩定性下降。因此，提升測試覆寫率是軟體開發中的重要任務。

自動化測試

自動化測試是提升測試覆寫率的一種有效方法。自動化測試可以快速地執行大量的測試案例，從而增加測試覆寫率。常見的自動化測試方法包括：

根據範例的測試：這種測試方法是根據特定的輸入和預期輸出來設計的。它可以有效地測試程式碼的功能性。
基準測試：這種測試方法是根據程式碼的效能和效率來設計的。它可以有效地測試程式碼的最佳化程度。
根據屬性的測試：這種測試方法是根據程式碼的屬性和行為來設計的。它可以有效地測試程式碼的正確性和健全性。

LLM基礎測試

LLM（Large Language Model）基礎測試是一種新的測試方法，它根據大語言模型來生成測試案例。這種方法可以有效地增加測試覆寫率和提升測試效率。

覆寫率提升策略

提升測試覆寫率需要採取多種策略，包括：

增加測試案例：增加測試案例可以有效地提升測試覆寫率。
最佳化測試案例：最佳化測試案例可以有效地減少測試時間和提高測試效率。
使用自動化測試工具：使用自動化測試工具可以有效地提升測試覆寫率和減少測試時間。

內容解密：

在上述內容中，我們討論了測試覆寫率的重要性和提升測試覆寫率的策略。自動化測試、LLM基礎測試和覆寫率提升策略是提升測試覆寫率的有效方法。透過採用這些方法，可以有效地提升測試覆寫率和提高軟體的可靠性和穩定性。

# 測試覆寫率提升策略
def increase_coverage():
    # 增加測試案例
    test_cases = []
    for i in range(10):
        test_cases.append(i)
    
    # 最佳化測試案例
    optimized_test_cases = []
    for test_case in test_cases:
        if test_case % 2 == 0:
            optimized_test_cases.append(test_case)
    
    # 使用自動化測試工具
    automated_test_tool = "pytest"
    print(f"Using {automated_test_tool} to run tests")
    
    return optimized_test_cases

# 執行測試
test_results = increase_coverage()
print(test_results)

圖表翻譯：

此圖表示了測試覆寫率提升策略的流程。首先，增加測試案例，然後最佳化測試案例，最後使用自動化測試工具執行測試。這個流程可以有效地提升測試覆寫率和提高軟體的可靠性和穩定性。

  flowchart TD
    A[增加測試案例] --> B[最佳化測試案例]
    B --> C[使用自動化測試工具]
    C --> D[執行測試]
    D --> E[提升測試覆寫率]

自動化測試的價值

當您的團隊在開發週期中經常遇到缺陷或緩慢的反饋點時，請考慮本章中概述的測試如何幫助您。當您新增測試時，展示手動測試和解決缺陷所節省的時間。計算您在一個故事中節省了多少小時的手動測試時間。慶祝測試在CI/CD管道中捕捉錯誤的次數，從而提高了開發效率。

隨著時間的推移，當您的測試涵蓋率越來越全面時，您將會看到較少的枯燥的手動測試，較少的CI紅色建置，較少的生產事故和更快樂的團隊成員。

在某些情況下，展示測試的價值可能比說明它更容易。編寫一些測試，展示良好的可讀性測試對反饋速度、測試努力、認知負荷等方面的差異。

超級編輯器

大多數機器學習實踐者都喜歡編寫程式碼。程式碼是我們將腦海中的想法（“這個特徵工程技術能否提高模型的效能？”）轉化為現實的工具。事實上，很多人都抱怨這樣的問題：太多的幹擾，太多的會議，沒有足夠的時間來編寫程式碼。然而，當我們有時間編寫程式碼時，很常見的是我們會浪費寶貴的時間在枯燥的手動測試（第4章和第5章的重點），閱讀複雜的程式碼（下一章的重點），以及非生產性的編碼實踐（本章的重點）。

在本章中，我們將詳細介紹如何讓您和您的團隊花費更少的時間在非生產性的編碼實踐中。我們將展示您的整合開發環境（IDE）如何幫助您更有效地閱讀和編寫程式碼。IDE是一種設計用於幫助開發人員、資料科學家和工程師高效編寫、執行、測試和除錯程式碼的應用程式。它提供了開發工具，例如原始碼編輯器、整合終端、版本控制支援、虛擬環境管理和程式碼建議。它還可以幫助您重構程式碼，以達到更好的設計和可讀性（見圖7-1）。

為此，本章將涵蓋以下內容：

如何在幾個步驟中組態您的IDE
有用的IDE功能，例如程式碼完成、建議修復、無痛導航、自動格式化等。

IDE 的重要性：提高開發效率和程式碼品質

在開發過程中，IDE（Integrated Development Environment）是一個非常重要的工具。它不僅可以幫助我們編寫程式碼，還可以提供許多功能來提高開發效率和程式碼品質。然而，很多開發者並沒有充分利用 IDE 的功能，導致開發效率低下和程式碼品質不佳。

IDE 的優點

IDE 可以提供以下幾個優點：

自動完成和程式碼提示：IDE 可以根據我們輸入的內容提供自動完成和程式碼提示，幫助我們快速編寫程式碼。
錯誤檢查和除錯：IDE 可以實時檢查我們的程式碼，發現錯誤和警告，並提供除錯工具幫助我們解決問題。
程式碼重構和最佳化：IDE 可以提供程式碼重構和最佳化工具，幫助我們改善程式碼的結構和效能。
版本控制和合作：IDE 可以提供版本控制和合作工具，幫助我們管理程式碼版本和與他人合作。

IDE 的常見功能

IDE 的常見功能包括：

程式碼編輯器：提供程式碼編輯功能，包括自動完成、程式碼提示和錯誤檢查。
專案管理：提供專案管理功能，包括建立、管理和除錯專案。
版本控制：提供版本控制功能，包括 Git、SVN 和 Mercurial。
除錯工具：提供除錯工具，包括斷點、單步執行和變數檢視。

IDE 的選擇

有很多種 IDE 可供選擇，包括：

Visual Studio Code：一種開源的 IDE，支援多種程式語言，包括 Python、Java 和 C++。
PyCharm：一種商業的 IDE，支援 Python 和其他程式語言。
Eclipse：一種開源的 IDE，支援多種程式語言，包括 Java、Python 和 C++。

內容解密：

本節內容主要介紹了 IDE 的重要性和功能，包括自動完成、錯誤檢查、程式碼重構和版本控制等。同時，也介紹了幾種常見的 IDE，包括 Visual Studio Code、PyCharm 和 Eclipse。透過這些內容，讀者可以更好地瞭解 IDE 的作用和選擇合適的 IDE。

# IDE 的自動完成和程式碼提示功能
import tkinter as tk
from tkinter import ttk

class IDE:
    def __init__(self, root):
        self.root = root
        self.root.title("IDE")
        self.text_area = tk.Text(self.root)
        self.text_area.pack(fill="both", expand=True)
        self.button = ttk.Button(self.root, text="自動完成", command=self.auto_complete)
        self.button.pack()

    def auto_complete(self):
        # 取得當前輸入的內容
        content = self.text_area.get("1.0", "end-1c")
        # 提供自動完成和程式碼提示
        suggestions = ["print()", "if", "else", "for", "while"]
        for suggestion in suggestions:
            if suggestion.startswith(content):
                self.text_area.insert("end", suggestion[len(content):])
                break

if __name__ == "__main__":
    root = tk.Tk()
    ide = IDE(root)
    root.mainloop()

圖表翻譯：

此圖表示了一個簡單的 IDE，包括一個文字區域和一個按鈕。當按鈕被按下時，IDE 會提供自動完成和程式碼提示功能。

  graph LR
    A[IDE] --> B[文字區域]
    B --> C[按鈕]
    C --> D[自動完成和程式碼提示]
    D --> E[程式碼完成]

圖表翻譯：

此圖表示了 IDE 的自動完成和程式碼提示功能的流程。當按鈕被按下時，IDE 會取得當前輸入的內容，然後提供自動完成和程式碼提示。最終，程式碼會被完成。

效率提升的關鍵：IDE 功能的運用

在開發過程中，錯誤的延遲偵測和解決會導致後期的缺陷和重複工作。此外，程式碼的重構，例如重新命名變數，需要手動查詢和替換變數參照，往往跨多個檔案，且可能引入錯誤。這些問題都會降低開發效率。

開發人員常常需要在編輯器和網頁瀏覽器之間切換，查詢檔案和參考資料，例如查詢特定函式的匯入語法或函式引數。這種頻繁的螢幕切換會增加認知負擔，分散注意力。

幸運的是，IDE（Integrated Development Environment）提供了多種功能來幫助開發人員高效編碼。其中包括：

程式碼建議

IDE 可以提供上下文感知的程式碼補全建議、實時錯誤高亮和即時程式碼修復。

重構能力

IDE 可以幫助開發人員執行重構想法，例如重新命名變數、提取變數、提取方法等，無需手動操作字元和檔案，減少出錯的可能性。

程式碼導航

開發人員可以直接「跳轉」到任何檔案、類別、函式或變數，無需逐一點選檔案。還可以在呼叫堆積疊的層級中縮放，無需被視覺化的幹擾所淹沒。

快捷鍵

使用快捷鍵，IDE 成為開發人員思維的延伸，幫助開發人員以思維的速度執行想法，減少滑鼠點選和滾動的摩擦。

這些技能都是可以學習和掌握的。透過交付工作、配對程式設計和閱讀檔案，開發人員可以逐步學習這些強大的 IDE 功能，從而提高開發效率。

效率提升的投資：瞭解您的IDE

在軟體開發和機器學習（ML）領域，IDE（Integrated Development Environment）是提高生產力的關鍵工具。透過投資幾個小時的時間來瞭解和設定您的IDE，您可以獲得高回報，包括減少認知負擔、提高效率和改善滿意度。這些技能不僅適用於特定的開發工具，如Jupyter Notebook伺服器，也可以在不同的IDE中使用，例如VS Code和PyCharm。

IDE的重要性

瞭解您的IDE是一個來自軟體工程世界的原則，可以幫助ML實踐者更有效地工作。然而，許多ML實踐者忽略了這個原則，原因有三：

覺得不重要：有些人認為瞭解IDE的細節不是他們的主要工作。
覺得複雜：IDE的功能可能看起來令人生畏，尤其是對於那些沒有在學術課程中學習過這些知識的人。
不知道IDE的潛力：有些人可能不知道IDE可以被組態成一個強大且有用的編碼助手。

瞭解IDE的益處

瞭解您的IDE可以幫助您加速工作，而不是減慢工作速度。透過投資幾個小時的時間來設定您的IDE，您可以享受以下益處：

減少認知負擔
提高效率
改善滿意度

兩階段的生產力提升計劃

要充分利用您的IDE，以下是兩個階段的計劃：

組態IDE：建立一個虛擬環境，並告訴IDE在虛擬環境中找到Python解譯器。
使用IDE和捷徑：因為您已經告訴IDE使用虛擬環境，所以它可以提供有用的建議和執行上下文感知任務（例如，重構）。

這個模式可以適用於任何Python專案，無論您使用哪種依賴管理工具（例如，Poetry，conda，venv）。透過遵循這個計劃，您可以提高生產力和效率，從而更好地解決您想要解決的問題。

組態 IDE 和虛擬環境

為了充分利用 IDE 的功能，建立一個虛擬環境並告知 IDE 虛擬環境的位置是非常重要的。這樣做可以讓你在開發過程中享受 IDE 的優勢。

安裝 IDE 和基本導航捷徑

如果你尚未安裝 PyCharm 或 VS Code，現在是時候下載並安裝它們。按照安裝指示進行，遇到任何疑問時，選擇預設選項即可。如果你是第一次安裝，可能需要重新啟動電腦。

組態虛擬環境

為了讓 IDE 正確識別虛擬環境，需要進行一些組態。這包括告知 IDE 虛擬環境的位置，以及設定 Python 版本。

使用 pyenv 管理 Python 版本

如果你使用的是 Python 3.12 或更新版本，可能會遇到一些問題。這時可以使用 pyenv 來管理 Python 版本。首先，安裝 pyenv，然後使用它來安裝 Python 3.10 或 3.11 版本。

設定 Poetry 使用活躍的 Python 版本

如果你使用 Poetry，需要設定它使用活躍的 Python 版本。這可以透過執行 poetry config virtualenvs.prefer-active-python true 來完成。

IDE 基本導航捷徑

在開始組態虛擬環境之前，先熟悉一下 IDE 的基本導航捷徑。這些捷徑將在整個開發過程中被頻繁使用。

任務	PyCharm	VS Code
快速找到任何檔案、動作、命令、類別、符號、設定等	Search Everywhere (⇧⇧)	Search Everywhere (⇧⇧)

下一步

現在，你已經安裝了 IDE 和基本導航捷徑。下一步是組態虛擬環境並告知 IDE 虛擬環境的位置。這將使你能夠充分利用 IDE 的功能，開發出高品質的程式碼。

# 示例：組態虛擬環境
import os

# 設定虛擬環境路徑
virtualenv_path = os.path.join(os.getcwd(), 'venv')

# 啟用虛擬環境
os.system(f'source {virtualenv_path}/bin/activate')

# 安裝依賴包
os.system('pip install -r requirements.txt')

圖表翻譯：

  graph LR
    A[安裝 IDE] --> B[組態虛擬環境]
    B --> C[設定 Python 版本]
    C --> D[啟用虛擬環境]
    D --> E[安裝依賴包]

這個流程圖展示了組態虛擬環境的步驟。從安裝 IDE 開始，然後組態虛擬環境，設定 Python 版本，啟用虛擬環境，最後安裝依賴包。這些步驟將使你能夠成功組態虛擬環境，為開發專案做好準備。

開啟終端機視窗

在開始本章的實踐之前，讓我們先了解一下如何在整合開發環境（IDE）中開啟終端機視窗。這是一個基本但非常重要的步驟，因為我們將在終端機中執行命令來組態和執行我們的專案。

終端機快捷鍵

不同的IDE和作業系統有不同的快捷鍵來開啟終端機視窗。以下是幾個常見的IDE和作業系統的快捷鍵：

Visual Studio Code（VS Code）：
- Mac：⌘ + （或 ⌘ + j）
- Windows/Linux：`Ctrl + ``
PyCharm：
- Mac：⌘ + F12
- WindowsQuestion##QuestionQuestion*QuestionQuestionQuestionAsQuestion

建立虛擬環境

為了確保專案的依賴性和穩定性，建立虛擬環境是一個非常重要的步驟。以下是為本專案建立虛擬環境的步驟：

Mac 和 Linux 使用者

可以使用以下命令建立虛擬環境：

# Mac
./scripts/go/go-mac.sh

# Linux
./scripts/go/go-linux-ubuntu.sh

這些命令將在主機上安裝虛擬環境，而不是在 Docker 容器中。

Windows 使用者

Windows 使用者需要按照以下步驟建立虛擬環境：

下載並安裝 Python 3，如果尚未安裝。
在安裝過程中，當提示時，選擇將 Python 新增到 PATH。
在 Windows Explorer 中，前往「管理應用程式別名」並關閉 Python 的應用程式別名。
在 PowerShell 或命令提示符終端中，執行以下命令：

.\scripts\go\go-windows.bat

如果出現 HTTPSConnectionPool 讀取超時錯誤，只需執行命令幾次，直到 poetry install 成功。

設定虛擬環境：PyCharm

PyCharm 提供了一個簡單的方法來設定虛擬環境。以下是步驟：

在螢幕的右下角，點選「Python Interpreter」標籤並選擇「Add Interpreter」。
在「Add Python Interpreter」彈出對話方塊的左側面板中，選擇「Virtualenv Environment」並選擇「Existing environment」，因為您已經建立了虛擬環境。
選擇所需的直譯器。如果所需的直譯器不在列表中，點選省略號（…）並貼上 go 指令碼列印的路徑。

建立虛擬環境後，您可以使用虛擬環境來執行專案，確保專案的依賴性和穩定性。

內容解密：

上述步驟建立了一個虛擬環境，該環境可以用於執行專案。虛擬環境是一個獨立的 Python 環境，包含了專案所需的所有依賴項。透過使用虛擬環境，可以確保專案的依賴性和穩定性，不會受到系統環境的影響。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[建立虛擬環境] --> B[安裝虛擬環境]
    B --> C[設定虛擬環境]
    C --> D[執行專案]

上述圖表展示了建立虛擬環境、安裝虛擬環境、設定虛擬環境和執行專案的過程。

組態虛擬環境

為了確保開發環境的一致性和可靠性，組態虛擬環境是一個非常重要的步驟。以下是如何在 PyCharm 和 VS Code 中組態虛擬環境的步驟。

PyCharm 組態

開啟 PyCharm：首先，開啟 PyCharm，並確保您已經建立了一個新的專案。
選擇直譯器：在 PyCharm 的底部右側，點選「直譯器」標籤，然後選擇「Python 直譯器」。
新增虛擬環境：點選「+」按鈕，然後選擇「Conda」或「Virtualenv」作為虛擬環境型別。
選擇虛擬環境路徑：選擇您建立的虛擬環境路徑，然後點選「OK」。

VS Code 組態

安裝 Python 擴充功能：如果您尚未安裝，請開啟 VS Code，然後安裝官方的 Python 擴充功能（ms-python.python）。
開啟命令面板：按下 F1 鍵，然後搜尋「Python: Select Interpreter」。
選擇虛擬環境：選擇您建立的虛擬環境，然後點選「OK」。

測試組態

為了確保組態正確，讓我們進行一個簡單的測試：

開啟 Python 檔案：在您的專案中，開啟任意一個 Python 檔案。
檢視虛擬環境：在 PyCharm 或 VS Code 的底部右側，應該可以看到您組態的虛擬環境。

如果您看到虛擬環境的名稱，則表示組態成功。現在，您可以開始使用虛擬環境進行開發了。

內容解密：

以上步驟展示瞭如何在 PyCharm 和 VS Code 中組態虛擬環境。透過這些步驟，您可以確保您的開發環境的一致性和可靠性。組態虛擬環境是開發過程中的重要一步，它可以幫助您管理依賴項和函式庫，避免版本衝突等問題。

使用IDE提升開發效率

解決匯入numpy的警告

當我們在程式碼中使用numpy時，IDE可能會顯示一個警告，提示我們缺少匯入。要解決這個問題，我們可以使用IDE的快速修復功能。對於PyCharm，按下Mac的⌥ Enter或Windows/Linux的Alt Enter即可看到修復建議。對於VS Code，按下Mac的⌘ .或Windows/Linux的Ctrl .即可看到修復建議。接受這個建議後，警告就會消失。

測試虛擬環境

在解決了匯入numpy的警告後，我們可以測試一下虛擬環境是否正常工作。首先，啟動虛擬環境：

poetry shell

然後，在虛擬環境中執行指令碼：

python src/ide_productivity/0_hello_ide.py

如果一切正常，則表示虛擬環境已經組態正確。

瞭解鍵盤快捷鍵

現在，我們來探索IDE的鍵盤快捷鍵。這些快捷鍵可以大大提高我們的開發效率。在下面的章節中，我們將學習如何使用IDE的程式碼補全、內聯檔案、建議修復和linting等功能。

程式碼補全

IDE的程式碼補全功能可以幫助我們快速完成程式碼。PyCharm稱之為程式碼補全，而VS Code稱之為IntelliSense。這兩個功能都可以根據當前遊標位置提供可用的方法和引數。

程式碼補全快捷鍵

任務	PyCharm	VS Code
程式碼補全/IntelliSense	Ctrl Space	Ctrl Space

練習7-1：計算乘客的平均年齡

任務：在系列資料後新增一個點（.），然後瀏覽可用的方法和引數。

import numpy as np

# 載入乘客資料
passengers = np.array([25, 30, 35, 40, 45])

# 計算乘客的平均年齡
mean_age = passengers.mean()

print(mean_age)

在上面的程式碼中，我們使用numpy的mean()方法計算乘客的平均年齡。當我們在passengers物件後新增一個點（.）時，IDE會提供可用的方法和引數，包括mean()方法。

使用PyCharm和VS Code的內建功能來提升編碼效率

在進行資料分析時，瞭解如何使用IDE的內建功能可以大大提升工作效率。以下將介紹如何使用PyCharm和VS Code來計算Series的平均值、檢視函式的檔案說明以及取得函式的引數資訊。

計算Series的平均值

首先，讓我們計算一個Series的平均值。假設我們有一個名為passengers的DataFrame，其中有一列名為age。我們可以使用以下程式碼來計算age欄的平均值：

mean_age = passengers["age"].mean()
print(mean_age)

在PyCharm和VS Code中，你可以使用自動完成功能來幫助你完成這個任務。當你輸入passengers["age"].時，IDE會自動提示你可能需要的方法，包括mean()。

檢視函式的檔案說明

當你需要了解一個函式的用法時，可以使用IDE的內建檔案說明功能。以下是PyCharm和VS Code中檢視函式檔案說明的方法：

PyCharm：按下Ctrl + Q（Windows/Linux）或F1（Mac）
VS Code：將滑鼠懸停在函式名稱上，如果沒有看到有用的說明，可以新增型別提示（例如，df: pd.DataFrame）

取得函式的引數資訊

如果你需要了解一個函式接受哪些引數，可以使用IDE的內建功能來檢視函式的定義預覽。以下是PyCharm和VS Code中檢視函式定義預覽的方法：

PyCharm：按下Ctrl + Q（Windows/Linux）或F1（Mac）
VS Code：將滑鼠懸停在函式名稱上

內容解密：

在上述程式碼中，passengers["age"]用於選擇age欄的值，然後使用mean()方法計算平均值。結果儲存在mean_age變數中，並使用print()函式輸出。

圖表翻譯：

以下是計算Series平均值的流程圖：

  flowchart TD
    A[選擇Series] --> B[計算平均值]
    B --> C[輸出結果]

這個流程圖展示了計算Series平均值的步驟：首先選擇Series，然後計算平均值，最後輸出結果。

圖表翻譯：

在這個流程圖中，A代表選擇Series，B代表計算平均值，C代表輸出結果。這個流程圖幫助我們瞭解計算Series平均值的步驟。

使用IDE的快速檔案和引數提示功能

在開發過程中，快速取得函式和方法的檔案和引數資訊是非常重要的。這可以幫助我們更好地理解函式的作用、引數的意義以及傳回值的型別。

快速檔案檢視

在PyCharm中，按下 ⌘ P（Mac）或 Ctrl P（Windows/Linux）可以檢視函式的快速檔案。在VS Code中，使用相同的快捷鍵即可。這個功能可以讓我們快速瀏覽函式的檔案和示例，從而更好地理解函式的使用方法。

引數提示

在函式呼叫時，按下 ⇧ ⌘ Space（Mac）或 ⇧ Ctrl Space（Windows/Linux）可以檢視函式的引數提示。這個功能可以幫助我們快速識別函式的引數，包括引數的名稱、型別和預設值。

提升測試覆寫率已成為軟體開發生命週期中不可或缺的一環。自動化測試、LLM 基礎測試以及多種覆寫率提升策略的應用，有效地降低了測試成本，並顯著提升了軟體品質。然而，技術限制依然存在，LLM 模型生成的測試案例的有效性和針對性仍需進一步提升，程式碼的某些特定邏輯分支也難以完全覆寫。

整合價值分析顯示，將測試覆寫率提升策略整合至 CI/CD 流程，能最大化其效益。自動化測試工具與版本控制系統的結合，可實作程式碼變更的自動化測試，及早發現問題。同時，測試覆寫率指標也能作為程式碼品質評估的重要依據，促進團隊協作和程式碼品質提升。潛在風險在於過度追求覆寫率指標，可能導致測試案例冗餘和測試效率降低。

展望未來，隨著 AI 技術的發展，LLM 模型在測試案例生成方面的能力將持續提升，更智慧、更自動化的測試工具將會出現。預計未來 3-5 年內，根據 AI 的自動化測試將成為主流，進一步提升測試效率和覆寫率。

玄貓認為，提升測試覆寫率的關鍵在於平衡覆寫率指標與測試效率，並將其融入到整個軟體開發流程中，才能真正提升軟體品質和開發效率。技術團隊應著重於測試策略的制定和自動化測試工具的應用，才能最大化釋放測試覆寫率提升策略的潛力。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。