【KuoBrothers】新創網站這樣開發才夠快
【KuoBrothers】新創網站這樣開發才夠快
2012.04.09 | 創業

我是一個軟體工程師,過去7年都在Web相關領域。在新創公司裡,速度節省時間、時間就是金錢、金錢就可以再去請更多工程師讓整個開發速度更快。學校教了很多「軟體工程」的方法,或是怎樣才算是一個好的Programmer。這些都很好,但在新創團隊裡我必須先捨棄這樣做,用我自己覺得快,且快得有道理的方式。底下是幾點可以和大家分享的。

 

  1. 讓全團隊都用你(創辦人)的開發語言和環境:
    如果你專長的是.NET,就讓系統用.NET。如果你專長的是php,就讓系統用php。這點可能很多人不能認同,但我相信你最好這樣做,除非你想去學另一種新的東西。所有工程師都可能離職,但你不會離職。所以你要要求大家寫出你可以看得懂的code。也就是如果有一天,他們走了,你把code接過來,是有辦法維護的。如果他們想用一個很酷的framework,但你不會,即使那個東西多好,都最好不要用,除非你可以學得很深入,或確信團隊有足夠的人可以當backup。

  2. 只設計給當下使用,不考慮未來任何擴充性:
    我不相信在新創團隊有人可以預知未來,即使很多東西看起來未來往那個方向擴充很合理,它們絕大多數都不會發生。會發生的只是你會花更公多時間才滿足當下這個功能。

3.不寫任何comment(程式的註解):
雖然這個應該也很多人不認同,但除非你花了非常大的力氣去維護comment,否則日後極大多數也是錯的。如果有1分鐘可以寫comment,我深深相信應該拿那一分鐘去寫code。

4.不寫任何documentation:
這個講的是不打開任何word檔、powerpoint檔,去把整個系統的細節描述清楚,因為通常你今天寫了,明天就改了。絕大多數的狀況我認為這樣並不實際。

5.不要把可以用文字表示的東西變成圖檔:
很多網站喜歡把它設計漂漂亮亮,所以像按鈕、欄位的標頭,各種東西都喜歡做成圖檔。我也看過「使用者條款」是圖檔的例子。我認為要快的話,最好全部的東西,儘可能是全部都「文字」,工程師就可以直接改不需要再打開圖檔修圖。在網站初期,我不太相信有那個網站本來該成功的,因為這些細節不夠漂亮而失敗。

6.不要有一大堆測試環境和policy:
我覺得新創網站都不用這些,也不用一大堆testing server。你的production server = testing server。

7.PM的話聽聽當參考就好:
在很多情形下,PM也許規劃出來的方案A,需要10小時。但你知道可以把它改變成方案B,只需要3小時。而且方案A和方案B雷同度80%。那請選擇方案B吧! 因為它們兩個差不多,即使方案B爛了一點也沒關係。

8.不一定要寫很好的程式:
教科書教我們很多東西,像網頁layout最好不要用table。Database不用了之後最好disconnect… 很多很多。那都不是新創團隊要煩惱的。

9.不要追求網頁效能:
如果沒有流量的時候,在網頁的performance上做optimization並沒有任何意義,除非它真的慢的太誇張了。只要5秒內打得開的網頁,管它是0.1秒、1秒、3秒大概都差不多。

10.少用Fancy的東西:
像AJAX這樣,有很多好東西可以讓東西更酷。但我們寧可用一些最簡單的東西,如果這樣可以讓上線的速度提早,等到它找到那個點後,再來考慮要不要把它改的fancy。Fancy的東西的確可能增加流量,但我相信那是10%、20%的增加,不會是10倍的增加。

綜合以上,我想說的是,在開發初期,完全沒半個人在用的時候,一切差不多就好了。很多東西,等到流量真的大了,再來修正並不遲。當然,當開發團隊超過一定人數、流量到一定規模,上面這些就不適用。但我不會選擇在團隊還很小的時候就耽心一大堆!

出自郭家兄弟創業日記

 

關鍵字: #創新創業
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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