软件工程第一次作业

软件工程第一次作业

基本信息

项目	内容
这个作业属于哪个课程	https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/202501SoftwareEngineering
这个作业要求在哪里	https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/202501SoftwareEngineering/homework/13546
这个作业的目标	初步了解软件工程
学号	102301336

团队github主页链接 https://github.com/b-yx/EchoLogic

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我的技能树与学习规划

一、自我评估

1. 已具备的专业知识与能力

• C++ 编程基础：熟练使用 C/C++ 编译和调试工具，掌握基本语法。

• 算法与数据结构：掌握基本的数据结构以及常见基础算法。

2. 技术偏好与兴趣方向

• 对 团队协作开发 较为感兴趣，希望更加深入了解多人协作开发。

3. 当前的不足

• 项目经验缺乏：未参与过项目，缺乏经验。

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二、当前代码量与目标

• 当前代码量：约 20000 行，主要集中在c++算法题。
• 学期目标：通过这门课学习，代码量提升到 3 万行以上，并完成一个小型项目的完整开发。

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三、学习期望

• 期待系统学习 软件开发的完整流程，从需求分析、设计到编码、测试与维护。
• 希望能掌握：
  • 小型项目的具体开发全流程

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五、软件工程学习指南（由 Deepseek 生成）

一、基础能力建设阶段

编程语言深度掌握

• C/C++进阶学习

  • 掌握面向对象编程思想：封装、继承、多态
  • 学习内存管理：堆栈分配、智能指针、内存泄漏检测
  • 理解模板编程和STL标准库的底层实现

• 多语言能力拓展

  • Python：用于脚本编写和快速原型开发
  • Java/C#：理解企业级开发框架
  • JavaScript：前端基础，了解全栈开发

开发工具熟练运用

• IDE深度使用

  • Visual Studio/CLion调试技巧：断点、监视、内存查看
  • 代码重构工具：重命名、提取函数、修改变量作用域

• 命令行工具

  • Linux基础命令和shell脚本编写
  • 编译构建工具：Makefile/CMake的使用

二、工程化思维培养

代码质量保障

• 代码规范

  • 学习Google C++ Style Guide等编码规范
  • 使用Clang-Format、Clang-Tidy进行代码格式化检查

• 单元测试

  • 掌握Google Test框架的使用
  • 学习测试驱动开发(TDD)的基本流程

• 调试技能

  • 核心转储分析
  • 性能剖析工具使用

版本控制精通

• Git高级用法

  • 分支管理策略：Git Flow工作流
  • 冲突解决技巧
  • 子模块管理

• 代码审查

  • 学习编写清晰的代码审查评论
  • 掌握通过代码审查学习他人优点的能力

三、软件设计能力提升

设计原则与模式

• SOLID原则理解

  • 单一职责原则
  • 开闭原则
  • 里氏替换原则
  • 接口隔离原则
  • 依赖倒置原则

• 常用设计模式

  • 创建型：工厂模式、单例模式
  • 结构型：适配器、装饰器
  • 行为型：观察者、策略模式

架构设计入门

• 系统分层架构
  • 表现层、业务逻辑层、数据访问层的划分
• 模块化设计
  • 高内聚低耦合的模块划分原则
  • 接口设计规范

四、项目实战训练

个人项目实践

• 项目选题建议

  • 简易HTTP服务器
  • 命令行工具开发
  • 小型游戏开发

• 开发流程实践

  • 需求分析文档编写
  • 技术方案设计
  • 迭代开发计划制定

团队协作项目

• 敏捷开发体验

  • 站立会议、迭代计划会、复盘会的参与
  • 用户故事编写和任务拆分

• 协作工具链

  • 项目管理：GitHub Projects/Trello
  • 文档协作：飞书/Notion
  • 持续集成：GitHub Actions

五、工程全流程实践

开发阶段

• 需求分析

  • 用户需求访谈技巧
  • 功能需求文档编写

• 系统设计

  • 数据库设计：ER图绘制
  • API设计：RESTful接口设计原则

测试与部署

• 测试策略

  • 单元测试、集成测试、系统测试的区分
  • 测试用例设计方法

• 部署运维

  • 容器化基础：Docker使用
  • 日志管理和监控

六、持续学习与提升

学习资源推荐

• 经典书籍

  • 《代码大全》
  • 《重构》
  • 《设计模式》

• 实践平台

  • LeetCode算法练习
  • GitHub开源项目参与

能力评估方法

• 代码量统计

  • 关注有效代码量而非单纯行数
  • 定期回顾代码质量提升情况

• 项目成果检验

  • 完成至少一个完整项目从设计到部署的全流程
  • 获得真实用户反馈并进行迭代优化

执行建议

1. 循序渐进：从1000行代码的小项目开始，逐步挑战更复杂的系统
2. 刻意练习：每个技术点都要通过实际编码来巩固
3. 及时复盘：每周总结学习收获和遇到的问题
4. 交流分享：积极参与技术讨论，通过教授他人来深化理解

合理性分析

• 它给了我全面的框架，把散落的知识点串联成完整链路，更关注软件的整体架构与开发流程。

• 当然，由于是AI生成的，内容的深度和精确度需要我自己在实践中去校验和补充，它并非“标准答案”。

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五、结语

对我而言，本学期的学习计划是开始理解并参与完整的软件开发流程。认识到自身经验的不足，我将通过课程与实践来积累，这也是为未来做准备的机会。

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