好產品的定義與特徵
流程概覽
flowchart LR A[問題定義<br/>Problem] --> B[使用者研究<br/>User Research] B --> C[功能優先排序<br/>Prioritization] C --> D[產品需求文件<br/>PRD] D --> E[MVP 驗證<br/>Validation] E -->|回饋迭代| B style A fill:#F44336,color:#fff style B fill:#2196F3,color:#fff style C fill:#FF9800,color:#fff style D fill:#4CAF50,color:#fff style E fill:#9C27B0,color:#fff
文章概覽
在本篇文章中，您將學習到：
- 為什麼「好專案」不等於「好產品」，以及這個區別對工程師為什麼重要
- 好產品的五大維度：使用者體驗、技術品質、可維護性、商業價值、團隊與流程
- 每個維度的具體衡量標準與實務案例
- 產品在不同生命週期階段，「品質」的定義如何變化
- 技術指標、業務指標與開發者體驗指標的完整框架
- 四種常見的反模式，以及如何避免
- 在品質與速度之間取得平衡的實務建議
引言：什麼才是「好產品」？
如果你問十個工程師「什麼是好產品」，你可能會得到十個不同的答案：
- 「程式碼乾淨、架構漂亮」
- 「測試覆蓋率 90% 以上」
- 「效能好、延遲低」
- 「CI/CD 流程完善、部署頻繁」
如果你問十個 PM，答案又會不同：
- 「用戶喜歡用」
- 「DAU 持續成長」
- 「客戶願意付費」
- 「市場佔有率領先」
如果你問十個使用者，答案更直覺：
- 「好用」
- 「不會當」
- 「快」
- 「能解決我的問題」
這些答案都對，但都不完整。好產品不是單一維度的極致，而是多個維度之間的動態平衡。 一個技術架構完美但沒人用的專案不是好產品；一個用戶百萬但隨時可能崩潰的系統也不是好產品；一個功能強大但新人需要三個月才能上手維護的程式碼庫，同樣不是好產品。
本文將從工程師的視角出發，建立一套完整的框架來定義和衡量「好產品」。這不只是學術討論——當你能夠清楚地定義品質，你就能在日常決策中做出更好的 trade-off：什麼時候該追求完美，什麼時候「夠好就好」，什麼時候該償還技術債，什麼時候該先 ship。
好產品 vs 好專案
在展開好產品的五大維度之前，我們需要先釐清一個根本性的區別：好專案（Good Project）和好產品（Good Product）是兩件完全不同的事情。
好專案的定義
在傳統的專案管理框架中，一個好專案通常由以下指標定義：
| 指標 | 定義 | 衡量方式 |
|---|---|---|
| 如期交付 | 在約定的時間內完成 | 實際完成日期 vs 計畫日期 |
| 預算內 | 不超過預算 | 實際花費 vs 預算 |
| 範圍符合 | 交付了約定的功能 | 需求清單的完成率 |
| 利害關係人滿意 | 客戶/老闆覺得滿意 | 驗收結果 |
一個專案如果在時間、預算、範圍三個約束條件內完成，並且通過驗收，在專案管理的角度就是「成功」的。
好產品的定義
但從產品的角度來看，專案管理的成功指標是遠遠不夠的。一個產品的品質，取決於使用者實際使用時的體驗，以及它在市場上的長期生存能力。
考慮以下場景：
場景一：好專案，壞產品
一個外包團隊在三個月內如期交付了一個 CRM 系統，功能完全符合需求文件，預算也沒有超支。專案被視為成功結案。然而上線三個月後，客服部門的員工抱怨系統太慢、操作邏輯不直覺、頻繁出錯。半年後，公司決定換掉這個系統。
這個專案是成功的（如期、如預算、如範圍），但產品是失敗的（使用者不想用、無法持續提供價值）。
場景二：壞專案，好產品
一個新創團隊開發一個協作工具，原定三個月完成 MVP，結果花了八個月。期間改了三次技術架構、重寫了兩次核心模組、超支 200%。從專案管理的角度看，這是一場災難。但最終產品上線後，用戶留存率 60%，口碑傳播帶來穩定增長，一年後獲得 B 輪融資。
這個專案是失敗的（嚴重延期、嚴重超支），但產品是成功的（用戶喜歡、有商業價值）。
這個區別為什麼重要？
對工程師而言，這個區別至關重要，因為它影響了我們在日常工作中如何做決策：
-
最佳化目標不同：如果你最佳化的是「專案指標」，你會傾向於趕工、砍功能、跳過測試、累積技術債——只要能在 deadline 前交付就好。如果你最佳化的是「產品品質」，你會更願意在前期投入時間做架構設計、寫測試、優化 UX。
-
評估時間軸不同：專案是有限期的（kick-off → delivery），但產品是持續的（launch → iterate → sunset）。一個在交付時刻看起來完美的專案，可能在上線六個月後變成維護地獄。
-
責任範圍不同：專案交付後通常就結案了，但產品需要持續維護、迭代、改進。工程師如果只關注專案交付，會忽略長期可維護性、技術債、知識傳承等關鍵因素。
核心觀點：工程師應該用「產品思維」來做技術決策，而不是只用「專案思維」。 這意味著在寫每一行程式碼時，不只考慮「能不能在 deadline 前完成」，還要考慮「六個月後這段程式碼還好不好維護」、「使用者用起來是否順暢」、「系統能不能 scale」。
好產品的五個維度
好產品的品質可以從五個維度來衡量。這五個維度不是獨立的，而是相互關聯、相互影響的。
┌──────────────────┐
│ 使用者體驗 │
│ User Experience │
└────────┬─────────┘
│
┌──────────────┼──────────────┐
│ │ │
┌─────────▼──────┐ │ ┌─────────▼──────┐
│ 技術品質 │ │ │ 商業價值 │
│ Tech Quality │ │ │ Business Value │
└─────────┬──────┘ │ └─────────┬──────┘
│ │ │
└──────────────┼──────────────┘
│
┌──────────────┼──────────────┐
│ │ │
┌─────────▼──────┐ │ ┌─────────▼──────┐
│ 可維護性 │ │ │ 團隊與流程 │
│ Maintainability│ │ │ Team & Process │
└────────────────┘ │ └────────────────┘
│
┌───────▼───────┐
│ 好產品 │
│ Good Product │
└───────────────┘
1. 使用者體驗（User Experience）
使用者體驗是好產品最外層、也是最容易被使用者感知的維度。不管你的程式碼多優雅、架構多漂亮，使用者看到的只有介面和互動。
直覺性（Intuitiveness）
定義： 使用者不需要閱讀說明書，就能理解如何使用你的產品。
直覺性的核心在於「符合使用者的心智模型（Mental Model）」。使用者在使用你的產品之前，已經有了一套基於過去經驗建立的操作預期。好的產品會順應這些預期，而不是強迫使用者學習新的操作模式。
好的例子：
- 拖曳檔案到垃圾桶圖示來刪除檔案——符合實體世界的隱喻
- 點擊表格的欄位標題來排序——已經是普遍的 UI 慣例
- 按
Ctrl+Z/Cmd+Z來復原——跨應用程式的通用快捷鍵
壞的例子：
- 需要先「解鎖」才能「編輯」——增加了不必要的操作步驟
- 刪除按鈕放在「新增」按鈕旁邊，而且沒有確認對話框
- 儲存功能藏在三層選單裡，而且沒有自動儲存
工程師常犯的直覺性錯誤：
工程師設計 UI 時，常常以「技術架構」而非「使用者任務」來組織功能。例如，把設定項目按照「後端 module 分類」而非「使用者的使用情境」來歸類。使用者不在乎你的後端有幾個 microservice，他們只在乎「我要怎麼完成我的任務」。
一致性（Consistency）
定義： 產品內部的操作邏輯、視覺風格、用詞應該保持統一。
一致性降低了使用者的認知負擔。當使用者在 A 頁面學會了某個操作方式，他們會期待在 B 頁面也能用同樣的方式操作。
| 面向 | 一致 | 不一致 |
|---|---|---|
| 互動模式 | 所有列表都用同樣的方式分頁、排序、篩選 | 有些列表用分頁，有些用無限捲動，有些要點「更多」按鈕 |
| 視覺風格 | 主要操作永遠是藍色按鈕，危險操作永遠是紅色按鈕 | 有時候紅色表示「重要」，有時候表示「危險」 |
| 用詞 | 全部用「儲存」，或全部用「提交」 | 有些地方叫「儲存」，有些叫「確認」，有些叫「送出」 |
| 錯誤訊息 | 統一格式：描述問題 + 建議解法 | 有些顯示技術錯誤代碼，有些顯示友善訊息，有些什麼都不顯示 |
| 快捷鍵 | 刪除在任何地方都是 Delete 鍵 | 有些用 Delete，有些用 Backspace，有些沒有快捷鍵 |
回饋感（Feedback）
定義： 每一個使用者操作都應該有明確的回饋，讓使用者知道「系統收到了」。
人類對「無回應」的容忍度極低。當你按下一個按鈕，如果什麼都沒發生，你的第一反應是「是不是沒按到？」然後再按一次。如果那個按鈕觸發的是「購買」或「刪除」操作，二次點擊可能造成嚴重問題。
回饋的三個層次：
-
即時回饋（< 100ms）：按鈕的按壓效果、hover 狀態變化、輸入框的 focus 狀態。這些回饋應該是瞬間的，讓使用者知道「我的操作被接收了」。
-
進度回饋（100ms - 10s）：Loading spinner、進度條、skeleton screen。當操作需要等待時，使用者需要知道「系統正在處理」。
-
結果回饋（操作完成後）：成功通知（Toast / Snackbar）、錯誤訊息、狀態更新。使用者需要知道「操作的結果是什麼」。
常見的回饋缺失模式：
// 壞的做法：按鈕沒有 loading 狀態
<button onClick={handleSubmit}>提交</button>
// 好的做法：按鈕在提交時顯示 loading 狀態並禁用
<button
onClick={handleSubmit}
disabled={isLoading}
>
{isLoading ? '提交中...' : '提交'}
</button>
// 壞的做法：API 呼叫失敗但使用者不知道
try {
await api.updateUser(data);
} catch (error) {
console.error(error); // 只有開發者看得到
}
// 好的做法：API 呼叫失敗時通知使用者
try {
await api.updateUser(data);
toast.success('個人資料已更新');
} catch (error) {
toast.error('更新失敗，請稍後再試');
logger.error('Failed to update user', { error, data });
}
容錯性（Error Tolerance）
定義： 使用者犯錯時，系統應該提供復原的途徑，而不是讓錯誤變成不可逆的災難。
容錯性的設計原則：
-
預防錯誤：透過 UI 設計減少犯錯的可能性
- 用 dropdown 取代自由輸入（限制可選範圍）
- 用日期選擇器取代手動輸入日期格式
- 在危險操作前顯示確認對話框
-
偵測錯誤：即時驗證使用者的輸入
- 即時表單驗證（不要等到送出才告訴使用者哪裡錯了）
- 格式檢查與提示（例如：「密碼需要包含大小寫字母和數字」）
-
復原錯誤：提供 undo/redo 機制
- Gmail 的「撤銷傳送」——在 30 秒內可以撤回已發送的郵件
- Google Docs 的版本歷史——可以回到任何一個歷史版本
- 資料庫的 soft delete——刪除不是真的刪除，而是標記為「已刪除」
一個好的容錯設計案例：
想像一個檔案管理系統。使用者不小心刪除了一個重要檔案。
| 容錯等級 | 行為 | 使用者體驗 |
|---|---|---|
| 無容錯 | 檔案立即被永久刪除 | 使用者崩潰 |
| 基本容錯 | 刪除前需要確認「確定要刪除嗎？」 | 使用者可能已經養成「無腦點確認」的習慣 |
| 良好容錯 | 刪除後放入垃圾桶，30 天後自動清除 | 使用者可以在 30 天內復原 |
| 優秀容錯 | 刪除後顯示 Toast「檔案已刪除」+ Undo 按鈕 | 使用者可以在幾秒內一鍵復原 |
2. 技術品質（Technical Quality）
技術品質是使用者通常看不見，但會深刻影響使用者體驗的維度。一個「看起來能用」和「真正好用」的產品，差距往往就在技術品質上。
效能（Performance）
效能直接影響使用者體驗。研究顯示：
- 100ms 以內：使用者感覺是「即時」的
- 100ms - 1s：使用者感覺「有一點延遲，但可接受」
- 1s - 10s：使用者會失去對操作的流暢感，需要進度指示
- 超過 10s：使用者會離開
| 指標 | 「看起來能用」 | 「真正好用」 |
|---|---|---|
| 首次載入時間（FCP） | < 5s | < 1.5s |
| 最大內容繪製（LCP） | < 4s | < 2.5s |
| 首次輸入延遲（FID） | < 300ms | < 100ms |
| 累積版面位移（CLS） | < 0.25 | < 0.1 |
| API 回應時間（P95） | < 3s | < 500ms |
| API 回應時間（P99） | < 10s | < 1s |
| 記憶體使用 | 能跑就好 | 有 profiling、有 leak 偵測 |
| 資料庫查詢 | 沒有 N+1，沒有 full table scan | 有 query plan review、有索引策略 |
可靠性（Reliability）
可靠性衡量的是系統在各種條件下持續正常運作的能力。
關鍵指標：
| 指標 | 「能用」等級 | 「好用」等級 | 「出色」等級 |
|---|---|---|---|
| Uptime | 95%（每月 36 小時停機） | 99.9%（每月 43 分鐘停機） | 99.99%（每月 4.3 分鐘停機） |
| Error Rate | < 5% | < 0.5% | < 0.1% |
| MTTR | < 24 小時 | < 1 小時 | < 15 分鐘 |
| MTBF | > 1 天 | > 30 天 | > 90 天 |
| Data Durability | 有備份 | 有定期備份 + 異地備援 | 有即時複製 + 定期演練還原 |
常見的可靠性問題：
// 壞的做法：沒有 retry、沒有 timeout、沒有 circuit breaker
async function fetchUserData(userId) {
const response = await fetch(`/api/users/${userId}`);
return response.json();
}
// 好的做法：有 retry、有 timeout、有錯誤處理
async function fetchUserData(userId, options = {}) {
const { maxRetries = 3, timeoutMs = 5000 } = options;
for (let attempt = 1; attempt <= maxRetries; attempt++) {
try {
const controller = new AbortController();
const timeoutId = setTimeout(() => controller.abort(), timeoutMs);
const response = await fetch(`/api/users/${userId}`, {
signal: controller.signal,
});
clearTimeout(timeoutId);
if (!response.ok) {
throw new Error(`HTTP ${response.status}`);
}
return response.json();
} catch (error) {
if (attempt === maxRetries) {
logger.error('Failed to fetch user data after retries', {
userId,
attempts: maxRetries,
error: error.message,
});
throw error;
}
// Exponential backoff
await sleep(Math.pow(2, attempt) * 100);
}
}
}
安全性（Security）
安全性不是事後加上去的功能，而是產品品質的基本要求。
最低安全基線（OWASP Top 10 對應）：
| 風險 | 最低要求 |
|---|---|
| Injection | 使用 parameterized query / ORM，絕不拼接 SQL |
| Broken Authentication | 密碼 bcrypt 雜湊、JWT 有過期時間、支援 MFA |
| Sensitive Data Exposure | HTTPS everywhere、敏感資料加密儲存、log 不記錄 PII |
| XXE | 禁用外部實體解析 |
| Broken Access Control | 每個 API 端點都有權限檢查，不只靠前端隱藏按鈕 |
| Security Misconfiguration | 關閉 debug mode、移除預設帳號、定期更新依賴套件 |
| XSS | 輸出編碼、CSP header、避免 innerHTML |
| Insecure Deserialization | 驗證所有反序列化的輸入 |
| Using Components with Known Vulnerabilities | 定期執行 npm audit / snyk test |
| Insufficient Logging & Monitoring | 安全事件有 log、有告警、有定期 review |
可擴展性（Scalability）
可擴展性不是「現在需要」，而是「未來需要時，改動的成本有多大」。
垂直擴展 vs 水平擴展：
| 擴展方式 | 做法 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|---|
| 垂直擴展（Scale Up） | 升級硬體（更多 CPU、RAM） | 簡單、不需要改架構 | 有上限、成本指數增長 |
| 水平擴展（Scale Out） | 增加更多實例 | 理論上無上限 | 需要無狀態設計、分散式系統的複雜度 |
設計時就該考慮的擴展性問題：
- Session 管理：Session 存在 server memory 裡嗎？還是存在 Redis 等外部 store？前者無法水平擴展。
- 檔案儲存：檔案存在 local disk 嗎？還是存在 S3 / GCS 等 object storage？前者無法水平擴展。
- 背景任務：長時間的任務（報表產生、大量資料處理）是在 API server 裡跑嗎？還是有獨立的 worker？前者會阻塞 API 請求。
- 資料庫：有讀寫分離嗎？有 connection pool 嗎？有考慮過 sharding 策略嗎？
3. 可維護性（Maintainability）
可維護性是好產品的「隱藏維度」——使用者看不到，PM 不會特別關注，但它直接決定了產品的長期生存能力。一個無法維護的產品，就像一棟沒有維修通道的大樓——剛蓋好時看起來很漂亮，但幾年後就會變成危樓。
程式碼品質（Code Quality）
程式碼品質不是「寫得漂亮」，而是「別人能不能快速理解和安全修改」。
可讀性（Readability）
// 壞的可讀性：變數名不具意義，邏輯不清楚
function proc(d) {
const r = [];
for (let i = 0; i < d.length; i++) {
if (d[i].s === 1 && d[i].a > 18) {
r.push(d[i]);
}
}
return r;
}
// 好的可讀性：變數名有意義，邏輯清楚
function getActiveAdultUsers(users) {
return users.filter(user =>
user.status === UserStatus.ACTIVE && user.age > MINIMUM_ADULT_AGE
);
}
測試覆蓋（Test Coverage）
測試覆蓋率是一個常被誤解的指標。重要的不是「數字」，而是「覆蓋了什麼」。
| 測試類型 | 目的 | 覆蓋什麼 |
|---|---|---|
| Unit Test | 驗證單一函式/模組的邏輯正確性 | 核心業務邏輯、邊界條件、錯誤處理 |
| Integration Test | 驗證模組之間的互動正確性 | API 端點、資料庫操作、外部服務整合 |
| E2E Test | 驗證使用者流程的完整性 | 關鍵使用者路徑（登入、購買、結帳） |
80% 的覆蓋率（涵蓋所有核心業務邏輯和關鍵路徑），遠比 95% 的覆蓋率（大量測試 getter/setter 和 trivial code）來得有價值。更多測試策略的討論，請參考 測試策略。
文件完整度（Documentation）
| 文件類型 | 目的 | 內容 | 更新頻率 |
|---|---|---|---|
| README | 新人第一個看的文件 | 專案簡介、如何 setup、如何 run、如何 test | 每次重大架構變更 |
| API Docs | 前後端溝通的契約 | 端點、參數、回應格式、錯誤碼 | 每次 API 變更 |
| ADR (Architecture Decision Records) | 記錄技術決策的「為什麼」 | 背景、方案選項、決策理由、後果 | 每次重大技術決策 |
| Runbook | 維運手冊 | 常見問題處理步驟、告警處理、災難復原 | 每次 incident 後 |
| Onboarding Guide | 新成員入職指南 | 開發環境設定、程式碼架構導覽、常見 FAQ | 每季更新 |
ADR 範例：
# ADR-007: 選擇 PostgreSQL 作為主要資料庫
## 狀態
已採用（2024-03-15）
## 背景
系統需要一個支援 ACID 交易、JSON 查詢、全文搜尋的關聯式資料庫。
候選方案：PostgreSQL、MySQL、MongoDB。
## 決策
選擇 PostgreSQL。
## 理由
- 原生支援 JSONB 型別，可以同時滿足結構化和半結構化資料需求
- 內建全文搜尋功能，在中等規模下不需要額外的 Elasticsearch
- 團隊有 3 人有 PostgreSQL 經驗，只有 1 人有 MongoDB 經驗
- 開源授權，沒有商業授權風險
## 後果
- 需要學習 PostgreSQL 特有的 JSONB 查詢語法
- 如果未來全文搜尋需求超過 PostgreSQL 的能力，需要引入 Elasticsearch
- 需要設定 WAL（Write-Ahead Logging）和 replication技術債管理（Technical Debt Management）
技術債不是壞事——它就像財務上的借貸一樣，有時候借錢（走捷徑）是合理的決策。問題在於你是否有意識地承擔技術債，以及是否有計畫地償還。
技術債的四個象限：
| 有意識的（Deliberate） | 無意識的（Inadvertent） | |
|---|---|---|
| 謹慎的（Prudent） | 「我們知道這不是最好的做法，但為了趕上市場窗口，我們先這樣做，之後再重構」 | 「做完之後我們才發現，原來有更好的架構方式」 |
| 魯莽的（Reckless） | 「我們沒時間寫測試，先上線再說」 | 「什麼是 design pattern？」 |
好的技術債管理：
- 記錄：每一筆技術債都應該被記錄（Issue tracker / TODO with ticket number）
- 評估：定期評估技術債的「利息」——它每天/每週造成多少額外的開發成本
- 排程：將技術債的償還排入 sprint，而不是「等有空再做」（永遠不會有空）
- 預算：每個 sprint 保留 15-20% 的容量用於償還技術債
// 壞的做法：沒有追蹤的 TODO
// TODO: fix this later
// 好的做法：有追蹤的技術債標記
// TECH-DEBT(JIRA-1234): 目前使用 polling 來檢查任務狀態，
// 應改為 WebSocket 以降低 API 負載。
// 預估影響：每日約 10,000 次不必要的 API 呼叫
// 預計償還：2024-Q4
部署能力（Deployment Capability）
| 指標 | 「能部署」 | 「好的部署」 |
|---|---|---|
| 部署頻率 | 每月一次 | 每天多次 |
| 部署方式 | 手動 SSH 到伺服器執行腳本 | CI/CD Pipeline 自動化 |
| 部署風險 | 每次部署都提心吊膽 | 部署是日常事務，不需要特別準備 |
| 回滾能力 | 出問題了再看辦法 | 一鍵回滾到上一個版本 |
| 部署時間 | 2 小時（含準備和驗證） | 15 分鐘（自動化） |
| 部署影響 | 需要停機維護 | 零停機部署（Blue-Green / Canary） |
Bus Factor 測試
Bus Factor（巴士指數） 是一個衡量團隊知識集中程度的指標：如果團隊中有幾個人同時被巴士撞到（或離職），專案就會陷入無法維護的困境？
| Bus Factor | 風險等級 | 狀況描述 |
|---|---|---|
| 1 | 極高風險 | 只有一個人知道系統怎麼運作。這個人離職，系統就完了 |
| 2-3 | 高風險 | 核心知識集中在少數人身上 |
| 4+ | 可接受 | 多人有足夠的知識來維護系統 |
| 全團隊 | 理想 | 任何人都能處理系統的任何部分 |
提高 Bus Factor 的方法：
- Code Review：確保每個 PR 至少被一個（最好兩個）人 review
- Pair Programming：定期進行配對開發，特別是在複雜的功能上
- Knowledge Sharing Session：每週或每雙週舉辦技術分享
- 文件化：將腦中的知識轉化為文件
- 輪換 On-call：讓每個人都有機會處理維運問題
4. 商業價值（Business Value）
工程師常常忽略的一個事實是：產品存在的目的是創造商業價值，而不是展現技術實力。 一個技術上完美但沒人用的產品，不是好產品。
解決真正的問題
工程師有一個常見的傾向：喜歡解決「技術上有趣」的問題，而不是「使用者真正面對」的問題。
| 技術上有趣的問題 | 使用者真正面對的問題 |
|---|---|
| 建構一個 event-driven microservice 架構 | 使用者只是需要一個能穩定查詢訂單的功能 |
| 實作一個自訂的 ORM 框架 | 使用者只是需要能快速搜尋商品 |
| 開發一個支援百萬併發的即時通訊系統 | 目前的使用者只有 500 人，用 Firebase 就夠了 |
| 用 Kubernetes 管理微服務叢集 | 單體應用 + 一台 VM 就能搞定目前的規模 |
YAGNI 原則（You Ain’t Gonna Need It）： 不要為了「以後可能會用到」而過度設計。先解決現在的問題，當需求真正出現時再擴展。
Product-Market Fit (PMF) 的判斷指標
PMF 是衡量產品是否真正滿足市場需求的關鍵概念。以下是判斷 PMF 的實務指標：
| 指標 | 尚未達到 PMF | 已達到 PMF |
|---|---|---|
| 使用者獲取 | 需要花大量行銷費用才有人用 | 口碑傳播帶來自然增長 |
| 留存率 | D7 留存 < 20% | D7 留存 > 40% |
| 使用頻率 | 使用者試用一次就不再回來 | 使用者每天/每週固定使用 |
| 使用者回饋 | 「還可以」「不太好用」 | 「沒有這個工具我不知道怎麼辦」 |
| Sean Ellis Test | < 40% 的使用者會覺得「非常失望」如果產品消失 | > 40% 的使用者會覺得「非常失望」 |
| 付費意願 | 免費都不太想用 | 使用者主動問「有沒有付費版」 |
營收、成本與增長指標
作為工程師，理解基本的商業指標能幫助你做出更好的技術決策：
| 指標 | 定義 | 為什麼工程師該關心 |
|---|---|---|
| CAC（客戶獲取成本） | 獲取一個新客戶的平均成本 | 如果 CAC 太高，可能需要技術手段降低（如 SEO 優化、推薦系統） |
| LTV（客戶終身價值） | 一個客戶在整個生命週期帶來的收入 | LTV > CAC 才能持續經營，工程師可以透過提升留存來增加 LTV |
| MRR（月經常性收入） | 每月的經常性收入 | MRR 的成長率反映產品的健康度 |
| Burn Rate | 每月的支出速度 | 直接影響公司能活多久，工程師的技術決策（如選用昂貴的雲服務）會影響 Burn Rate |
| Churn Rate | 使用者流失率 | 高 Churn 可能是 UX 問題、效能問題、或可靠性問題——都是工程師能改善的 |
MVP 陷阱
MVP（Minimum Viable Product）是創業圈最常被提到也最常被誤解的概念。
常見的 MVP 誤區：
| 誤區 | 描述 | 後果 |
|---|---|---|
| 太 Minimal | 只做了一個什麼都不能幹的 demo | 使用者試用後覺得「這也叫產品？」，留下負面印象 |
| 太 Viable | 想要把所有功能都做完才上線 | 永遠做不完，錯過市場窗口 |
| M 但不 V | 做了一個很小的東西，但它不能完成任何完整的使用者任務 | 無法驗證 PMF，收集不到有意義的回饋 |
| V 但不 M | 做了一個完整的產品，但花了太長時間 | 等到上線時，市場已經變了 |
正確的 MVP 心態：
MVP 的重點不是「做最少的功能」，而是「用最小的投入來驗證最大的假設」。一個好的 MVP 應該：
- 完成一個完整的使用者任務：使用者可以從頭到尾完成至少一件事情
- 在那個任務上做到足夠好：不需要完美，但需要「可用」
- 能收集回饋：內建 analytics、feedback 機制
- 能快速迭代：架構允許快速修改和發布
5. 團隊與流程（Team & Process）
好產品不只是好程式碼，更是好團隊用好流程做出來的。團隊的運作方式，直接決定了產品的品質上限。
知識的分散程度
知識不應該只存在某個人的腦裡。以下是知識集中的警訊：
- 「這個功能只有小明會改」
- 「那個 deployment script 只有老王知道怎麼跑」
- 「這段程式碼的邏輯太複雜了，除了原作者沒人敢動」
- 「上次出事的時候，找不到那個人來處理」
知識分散的健康度評估：
| 等級 | 描述 | 風險 |
|---|---|---|
| Level 1：單點知識 | 某個關鍵知識只有一個人知道 | 這個人休假或離職就出事 |
| Level 2：口頭傳承 | 知識透過口頭傳遞，沒有文件 | 傳遞過程中會失真 |
| Level 3：有文件 | 知識被寫成文件 | 文件可能過時 |
| Level 4：有文件且有流程 | 知識有文件，且有定期更新的流程 | 成本較高但風險最低 |
| Level 5：嵌入系統 | 知識被嵌入自動化系統（CI/CD、IaC、自動化測試） | 最理想的狀態 |
新成員的上手速度
新成員從入職到能夠獨立開發功能的時間，是衡量團隊成熟度的重要指標。
| 上手時間 | 狀態 | 可能的問題 |
|---|---|---|
| < 1 週 | 優秀 | 有完整的 onboarding guide、開發環境一鍵設定、良好的程式碼架構 |
| 1-2 週 | 良好 | 大部分流程有文件，偶爾需要問人 |
| 2-4 週 | 可接受 | 文件不完整，需要大量口頭指導 |
| 1-3 個月 | 有問題 | 缺乏文件、程式碼品質差、架構混亂 |
| > 3 個月 | 嚴重問題 | 系統極度複雜或混亂，知識嚴重集中在少數人身上 |
改善上手速度的具體做法：
- 開發環境自動化：一個指令（
make setup或docker compose up）就能啟動所有服務 - First Task Ready：準備好適合新人的第一個任務（不太難、有明確範圍、能接觸核心功能）
- Buddy System：指定一個 mentor，新人有問題可以直接問
- 程式碼導覽：錄製或撰寫程式碼架構的導覽，解釋各模組的職責和關係
問題回報到修復的時間
從使用者回報問題到問題被修復並部署上線的時間，反映了團隊的回應能力。
一個健康的問題處理流程：
使用者回報 → 問題分類 → 指派負責人 → 調查根因 → 修復 → 測試 → 部署 → 驗證 → 通知使用者
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< 1h < 2h < 4h < 1 day < 2d < 4h < 1h < 2h < 1h
（CI/CD）
總計： 對於非緊急問題，從回報到修復上線應該在一週內完成。對於緊急問題（P0/P1），應該在數小時內完成。
更多關於 incident 處理的流程，請參考 事件管理方法論。
決策留不留紀錄
團隊的技術決策如果只存在口頭討論中，會面臨以下問題：
- 無法追溯：三個月後沒人記得為什麼選了某個方案
- 無法學習：新成員不知道決策的背景和考量
- 重複討論：同樣的議題反覆被提出，因為沒人記得已經討論過
- 無法問責：出問題時不知道當時的決策依據是什麼
ADR（Architecture Decision Records） 是解決這個問題的最佳實踐。每一個重大技術決策都應該記錄為一個 ADR，包含：
- 背景（Context）：什麼情境下需要做這個決策
- 方案（Options）：有哪些可選方案
- 決策（Decision）：最終選了哪個方案
- 理由（Rationale）：為什麼選這個方案
- 後果（Consequences）：這個決策的正面和負面影響
好產品的生命週期
產品不是靜態的——它會經歷不同的生命週期階段，而在每個階段，「品質」的定義和優先序都不同。
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│ MVP Growth Maturity Sunset │
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│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ 驗證假設 快速增長 穩定營運 優雅退場 │
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│ ───────────────────────────────────────────────── → 時間 │
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| 面向 | MVP 階段 | Growth 階段 | Maturity 階段 | Sunset 階段 |
|---|---|---|---|---|
| 核心目標 | 驗證 PMF | 快速獲取用戶 | 穩定營運、最大化利潤 | 優雅退場、資料遷移 |
| UX 標準 | 核心流程可用即可 | 優化關鍵路徑 | 全面優化、A/B testing | 維持基本可用 |
| 技術品質 | 能跑就好 | 解決效能瓶頸 | 全面監控、SLO | 最小維護 |
| 測試覆蓋 | 核心流程的 E2E 測試 | 補上 integration test | 全面覆蓋 | 只保留關鍵路徑 |
| 可維護性 | 可以有技術債 | 開始償還高利息的技術債 | 嚴格的程式碼品質標準 | 凍結功能開發 |
| 文件 | README 夠用就好 | 補上 API docs、ADR | 完整的文件體系 | 遷移指南 |
| 監控 | 基本的 uptime check | APM、error tracking | 全面的 observability | 基本告警 |
| 團隊規模 | 2-5 人 | 5-20 人 | 20+ 人 | 1-3 人 |
| 部署頻率 | 隨時部署 | 每天多次 | 有節奏地部署（每週） | 只有 hotfix |
| 技術債容忍度 | 高（有意識地承擔） | 中（邊做邊還） | 低（嚴格管控） | 不再新增 |
關鍵洞察： 在 MVP 階段追求完美是浪費；在 Maturity 階段不追求品質是自殺。工程師需要根據產品的生命週期階段來調整品質標準。
這些階段的規劃方法，可以參考 系統規劃方法論 和 Release 方法論 的詳細討論。
衡量產品品質的指標
定義了好產品的五個維度後，我們需要具體的指標來衡量。以下將指標分為三類：技術指標、業務指標和開發者體驗指標。
技術指標
DORA Metrics
DORA（DevOps Research and Assessment）提出的四個關鍵指標，是衡量軟體交付效能的業界標準：
| 指標 | 定義 | Elite 水平 | High 水平 | Medium 水平 | Low 水平 |
|---|---|---|---|---|---|
| Deployment Frequency | 部署到生產環境的頻率 | 按需求（一天多次） | 每天到每週 | 每週到每月 | 每月到每半年 |
| Lead Time for Changes | 從 commit 到上線的時間 | < 1 天 | 1 天 - 1 週 | 1 週 - 1 個月 | 1 - 6 個月 |
| Mean Time to Restore (MTTR) | 服務中斷到恢復的時間 | < 1 小時 | < 1 天 | < 1 週 | > 6 個月 |
| Change Failure Rate | 部署導致失敗的比例 | 0-15% | 16-30% | 16-30% | > 45% |
為什麼 DORA Metrics 重要？
DORA 的研究發現，這四個指標之間是正相關的——部署頻率高的團隊，失敗率反而更低。這打破了「部署越頻繁越容易出事」的直覺。原因在於：頻繁部署意味著每次變更量小，問題更容易發現和定位，回滾的風險也更低。
SLI / SLO / SLA
| 概念 | 定義 | 由誰設定 | 範例 |
|---|---|---|---|
| SLI (Service Level Indicator) | 服務品質的度量指標 | 工程團隊 | API 回應時間（P99）、可用性百分比、錯誤率 |
| SLO (Service Level Objective) | 服務品質的目標值 | 工程團隊 + 產品團隊 | P99 回應時間 < 500ms、可用性 > 99.9% |
| SLA (Service Level Agreement) | 對外承諾的服務品質 | 業務團隊 + 法務 | 可用性 99.9%，低於此標準提供服務費用減免 |
設定 SLO 的實務建議：
- 從使用者體驗出發：SLO 應該反映使用者的期望，而不是技術限制
- 不要設太高：99.999% 的可用性聽起來很棒，但代價是巨大的工程投入。大多數產品 99.9% 就足夠了
- 有 Error Budget：SLO 留下的「允許失敗空間」就是 Error Budget。例如 SLO 是 99.9%，那每月有 43 分鐘的 Error Budget 可以用來做部署、實驗
- 定期 review：SLO 不是設完就不管，應該每季度 review 一次
測試覆蓋率的正確解讀
測試覆蓋率（Test Coverage）是最常被引用也最常被誤解的程式碼品質指標。
| 覆蓋率 | 解讀 |
|---|---|
| 0-30% | 幾乎沒有測試。任何修改都是在冒險 |
| 30-60% | 核心邏輯可能有測試，但邊界條件和錯誤處理可能沒有 |
| 60-80% | 合理的覆蓋。大部分重要路徑都有測試 |
| 80-90% | 良好的覆蓋。邊界條件和錯誤處理也有測試 |
| 90-100% | 需要檢查是否有「為了提高覆蓋率而寫的無意義測試」 |
比覆蓋率數字更重要的問題：
- 核心業務邏輯有測試嗎？
- 錯誤處理路徑有測試嗎？
- 邊界條件有測試嗎？
- 測試是否真的驗證了行為，而不只是呼叫了函式？
- 測試是否會在程式碼行為改變時失敗？（如果改了行為但測試不會失敗，那測試沒有在保護你）
業務指標
使用者互動指標
| 指標 | 定義 | 計算方式 | 健康標準 |
|---|---|---|---|
| DAU / MAU | 日活/月活使用者數 | 每天/每月至少使用一次的獨立使用者數 | DAU/MAU ratio > 20%（表示使用者經常回來） |
| Retention Rate | 留存率 | D1/D7/D30 在對應天數後仍在使用的使用者比例 | D7 > 40%（因產品類型而異） |
| Churn Rate | 流失率 | 在特定時期內停止使用的使用者比例 | 月 Churn < 5%（SaaS） |
| Session Duration | 平均使用時長 | 每次使用的平均時間 | 因產品類型而異 |
| Feature Adoption | 功能採用率 | 使用特定功能的使用者佔總使用者的比例 | 核心功能 > 80% |
NPS（Net Promoter Score）
NPS 是衡量使用者忠誠度的標準指標。透過一個問題衡量：「你會有多大可能推薦這個產品給朋友？（0-10 分）」
| 分數 | 分類 | 意義 |
|---|---|---|
| 9-10 | 推薦者（Promoter） | 忠實用戶，會主動推薦 |
| 7-8 | 被動者（Passive） | 滿意但不特別忠誠 |
| 0-6 | 批評者（Detractor） | 不滿意，可能散播負面口碑 |
NPS = 推薦者比例 - 批評者比例
| NPS 範圍 | 評價 |
|---|---|
| > 70 | 世界級（Apple、Netflix 等級） |
| 50-70 | 優秀 |
| 30-50 | 良好 |
| 0-30 | 有改善空間 |
| < 0 | 有嚴重問題 |
客服工單量
客服工單（Support Ticket）的數量和類型，是產品品質的一面鏡子：
| 工單類型 | 反映的問題 | 技術對策 |
|---|---|---|
| 「我不知道怎麼用」 | UX 設計不直覺 | 改善 UI、增加引導 |
| 「功能壞了」 | 可靠性問題 | 增加測試、改善監控 |
| 「速度太慢」 | 效能問題 | 效能優化、CDN、快取 |
| 「資料不見了」 | 資料可靠性問題 | 備份、audit log |
| 「我被 hack 了」 | 安全性問題 | 安全稽核、滲透測試 |
健康指標： 每 1000 個活躍使用者的月工單數量。如果這個數字持續上升，表示產品品質在下降。
開發者體驗指標
開發者體驗（Developer Experience, DX）是衡量「做出好產品的能力」的指標。好的 DX 意味著工程師能更快、更安全地交付有價值的功能。
| 指標 | 定義 | 優秀水平 | 有問題的水平 |
|---|---|---|---|
| Onboarding Time | 新人從入職到能獨立開發的時間 | < 1 週 | > 1 個月 |
| Build Time | 本地建置的時間 | < 2 分鐘 | > 10 分鐘 |
| CI Pipeline Time | CI 從 commit 到完成的時間 | < 10 分鐘 | > 30 分鐘 |
| Time to Production | 從 merge 到生產環境的時間 | < 1 小時 | > 1 週 |
| Dev Environment Setup | 設定開發環境的時間 | < 30 分鐘 | > 1 天 |
| PR Review Time | PR 從建立到被 review 的時間 | < 4 小時 | > 2 天 |
| Developer Satisfaction | 開發者對工具和流程的滿意度 | > 4/5 | < 3/5 |
為什麼 DX 指標重要？
因為 DX 直接影響了產品交付的速度和品質：
- Build Time 太長 → 開發者避免頻繁測試 → 品質下降
- CI Pipeline 太慢 → 開發者等待時 context switch → 效率下降
- PR Review Time 太長 → 開發者堆積 PR → 衝突增加 → 品質下降
- Onboarding Time 太長 → 新人無法快速產出 → 團隊擴展困難
常見反模式
在追求「好產品」的過程中，有四種常見的反模式（Anti-patterns），會讓團隊偏離正確的方向。
1. 技術完美主義（Technical Perfectionism）
症狀：
- 追求 100% 測試覆蓋率，但產品還沒有任何使用者
- 花三週設計一個「完美的」資料庫 schema，但需求還在變
- 重構已經運作良好的程式碼，只因為它「不夠優雅」
- 引入最新的技術棧，只因為想學新東西
後果：
- 產品永遠無法上線（或上線時市場已經變了）
- 團隊士氣受挫，因為做了很多技術工作但看不到產品進展
- 公司資源浪費在使用者不在乎的事情上
解方：
- 設定明確的「品質基線」（baseline），而不是追求完美
- 用「使用者價值」來判斷技術投入的優先級
- 問自己：「如果我不做這件事，使用者會不會受到影響？」
- 接受「夠好就好」——Perfect is the enemy of good
自我檢測： 如果你花在 refactoring 和技術優化上的時間，超過花在交付使用者價值的時間，你可能陷入了技術完美主義。
2. 快速交付陷阱（Ship Fast Trap）
症狀：
- 每週 ship 5 個新功能，但品質越來越差
- Bug 的增長速度比功能還快
- 沒有測試、沒有 code review、沒有文件
- 「我們之後會回來修」——但從來沒有「之後」
- 技術債堆積如山，每做一個新功能都需要繞過之前的 hack
後果：
- 系統越來越脆弱，一個小改動可能引發連鎖故障
- 開發速度反而越來越慢（因為要花大量時間處理 bug 和 workaround）
- 優秀的工程師離職（因為不想在一堆糟糕的程式碼上工作）
- 使用者對品質失去信心
解方：
- 設定「品質門檻」：每個 PR 必須通過 code review、有必要的測試
- 每個 sprint 保留 20% 的容量用於技術債償還
- 追蹤「修 bug 的時間佔總開發時間的比例」——如果超過 30%，要亮紅燈
- 寧願少做一個功能，也不要犧牲品質
自我檢測： 如果你的團隊花在修 bug 上的時間超過花在新功能上的時間，你可能陷入了快速交付陷阱。
3. 指標遊戲（Metric Gaming）
症狀：
- 為了提高測試覆蓋率，寫了大量
expect(true).toBe(true)之類的測試 - 為了降低 MTTR，把告警的嚴重等級調低（不告警就沒有 incident！）
- 為了提高部署頻率，把一個大變更拆成十個無意義的小部署
- 為了提高 DAU，用煩人的 push notification 把使用者拉回來
根本問題： 當指標變成目標（而不是工具），人們會找到最佳化指標的方式，而不是最佳化指標背後真正要衡量的東西。這就是 Goodhart’s Law：「當一個指標變成目標，它就不再是好的指標。」
解方：
- 使用多個互相制衡的指標（例如：同時看部署頻率和 change failure rate）
- 關注指標的趨勢，而不是絕對數字
- 定期問：「這個指標是否仍然反映我們真正關心的事情？」
- 鼓勵質疑指標的文化——如果某個指標持續改善但使用者體驗沒有變好，那指標可能有問題
自我檢測： 如果你的所有指標都在改善，但使用者的回饋沒有變好，你可能陷入了指標遊戲。
4. 英雄文化（Hero Culture）
症狀：
- 每次出問題，都是同一個人半夜起來修
- 某個「10x developer」寫了系統最核心的部分，但只有他看得懂
- 團隊依賴個人的超級能力，而不是系統化的流程
- 「沒有 XXX 我們不行」
後果：
- Bus Factor = 1，這個人離開就完了
- 其他團隊成員得不到成長，因為所有有挑戰性的工作都被英雄做了
- 英雄本人也會 burnout
- 系統的品質取決於個人狀態，而不是流程保障
解方：
- 將英雄的知識文件化和系統化
- 強制 code review——包括英雄的程式碼
- 實施 on-call rotation——每個人都要參與維運
- 將「能教會別人」作為績效指標之一
- 不要獎勵「救火」，要獎勵「防火」
自我檢測： 如果你的團隊中某個人休假時大家會特別緊張，你可能有英雄文化的問題。
實務建議
在理解了好產品的五個維度、生命週期、衡量指標和常見反模式之後，以下是一些可以立即採用的實務建議。
1. 產品品質是平衡，不是最大化
沒有一個產品能在所有維度上都做到完美。資源是有限的，你必須做出 trade-off。
Trade-off 矩陣：
| 情境 | 優先的維度 | 可以暫時犧牲的維度 |
|---|---|---|
| 新創 MVP | 商業價值、使用者體驗 | 可維護性、測試覆蓋 |
| 企業軟體 | 可靠性、安全性、可維護性 | 部署速度 |
| 消費者 App | 使用者體驗、效能 | 內部程式碼品質 |
| 金融系統 | 安全性、可靠性、稽核 | 開發速度 |
| 快速成長期 | 可擴展性、效能 | 功能完整度 |
2. 在不同階段有不同的品質基線
不要用 Maturity 階段的標準來要求 MVP 階段的產品，也不要用 MVP 階段的標準來運作 Maturity 階段的系統。
MVP 階段的品質基線：
## MVP Quality Baseline
### 必須做到的（Non-negotiable）
- [ ] 核心使用者流程可以走通
- [ ] 基本的錯誤處理（不會 crash、使用者看到友善的錯誤訊息）
- [ ] HTTPS + 基本的 authentication
- [ ] 有備份
- [ ] 有基本的 monitoring（uptime check + error tracking）
### 應該做到的（Should have）
- [ ] 核心流程的自動化測試
- [ ] README 和基本的 API docs
- [ ] CI Pipeline
- [ ] 基本的 logging
### 可以之後再做的（Can defer）
- [ ] 完整的測試覆蓋
- [ ] 效能優化
- [ ] 完整的文件
- [ ] 多環境（staging、pre-prod）Maturity 階段的品質基線：
## Maturity Quality Baseline
### 必須做到的（Non-negotiable）
- [ ] 完整的測試覆蓋（unit + integration + E2E）
- [ ] SLO 設定並持續監控
- [ ] 完整的 observability（metrics + logs + traces）
- [ ] 安全性稽核定期執行
- [ ] CI/CD 自動化部署
- [ ] 災難復原計畫並定期演練
- [ ] 完整的文件（README、API docs、ADR、Runbook）
- [ ] On-call rotation
### 應該做到的（Should have）
- [ ] Chaos Engineering
- [ ] A/B testing 框架
- [ ] Feature flag 系統
- [ ] 效能 regression 偵測3. 技術債不是壞事，但要有意識地管理
技術債管理的三步驟：
- 可見化：把所有技術債記錄在 Issue Tracker 中，並標記優先級
- 量化：估算每筆技術債的「利息」——它每週造成多少額外的開發成本（例如：這個 workaround 每次修改相關功能都需要多花 2 小時）
- 排程：根據利息高低排序，在每個 sprint 安排固定比例的容量來償還
技術債的分類和處理策略：
| 利息等級 | 描述 | 處理策略 |
|---|---|---|
| 高利息 | 每天都在影響開發效率的債 | 立即安排償還 |
| 中利息 | 偶爾會碰到的債 | 排入下 1-2 個 sprint |
| 低利息 | 存在但不影響日常開發的債 | 有空再還，或在重構時順便處理 |
| 零利息 | 程式碼不優雅但完全沒有影響的債 | 不處理。這不是債，這是你的潔癖 |
4. “Good Enough for Now” vs “Do It Right”
每次面對技術決策時，你需要判斷：這個地方需要「現在做好」還是「之後再來」。
判斷框架：
問自己以下四個問題：
-
影響範圍有多大？ 如果這個決策影響整個系統的架構，現在就做好；如果只影響一個功能，可以之後再改。
-
改動的成本會隨時間增加嗎？ 如果現在不做，之後的改動成本會大幅增加（例如資料庫 schema 設計），現在就做好；如果改動成本不會增加太多（例如 UI 微調），可以之後再做。
-
使用者會受到影響嗎？ 如果品質問題會直接影響使用者體驗，現在就做好；如果只是內部程式碼品質，可以適度妥協。
-
有學習價值嗎？ 如果先用簡單的方式做，能讓你更快收集使用者回饋，進而驗證方向是否正確，那先做簡單版本可能更合理。
決策矩陣：
| 改動成本不會增加 | 改動成本會增加 | |
|---|---|---|
| 影響範圍小 | 之後再做（Good enough for now） | 之後再做，但記錄成技術債 |
| 影響範圍大 | 值得現在做好，但不要過度設計 | 現在就做好（Do it right） |
總結
好產品不是一個絕對的標準，而是在特定的階段、特定的資源限制下，對五個維度——使用者體驗、技術品質、可維護性、商業價值、團隊與流程——做出最適當的平衡。
作為工程師，我們需要：
- 跳出技術泡泡：好產品不只是好程式碼。使用者體驗和商業價值同樣重要。
- 根據階段調整標準：MVP 階段的品質標準和 Maturity 階段不同，不要用錯標準。
- 用指標說話：建立技術指標、業務指標和開發者體驗指標的完整框架，用數據而不是直覺來判斷品質。
- 避免反模式：技術完美主義、快速交付陷阱、指標遊戲、英雄文化——任何一個都可能讓你偏離正軌。
- 有意識地做決策：每一個 trade-off 都應該是有意識的選擇，並且記錄下來。
最終，好產品的標準只有一個：在使用者需要的時候，穩定地、可靠地、愉快地為他們解決問題。 這聽起來很簡單，但要做到這一點，需要在技術、設計、商業和團隊管理上同時下功夫。
Proto 實踐對照
Proto 本身就是一個產品——它的使用者是開發團隊。一個好的 Proto 符合本文所述的產品特質：解決真實痛點（每次從零建專案的重複成本）、提供完整體驗（clone 下來就能跑）、持續演進（根據 Gap Analysis 補齊落差）。詳見 Proto 規劃方法論。
延伸閱讀
系列文章：
- 系統規劃方法論：從需求到上線的完整流程，是打造好產品的基礎
- 測試策略：如何設計有效的測試策略，確保產品的可靠性
- Proto 規劃與完整性標準：打造完整好用的專案原型，為產品開發建立好的起點
- Release 方法論：如何安全、有效率地將產品交付給使用者
推薦書籍：
- Inspired: How to Create Tech Products Customers Love — Marty Cagan
- The Lean Startup — Eric Ries
- Accelerate: The Science of Lean Software and DevOps — Nicole Forsgren, Jez Humble, Gene Kim
- Designing Data-Intensive Applications — Martin Kleppmann
- Don’t Make Me Think — Steve Krug
推薦資源：
- DORA State of DevOps Report：每年發布的軟體交付效能研究報告
- Google SRE Books：Google 的站點可靠性工程實踐指南
- OWASP Top 10：Web 應用程式安全風險的年度報告
- Nielsen Norman Group：使用者體驗研究的權威資源