the DevOps journey (7) – 你的source code還沒上版控嗎?

作者： -

原始程式碼對於軟體公司來說是一種資產，Source Code被納入版控不足為奇(沒有才奇怪)，但我常常看到企業內的MIS/IT，認為自己開發的專案只是小型專案，或是開發人員只有『一個』，所以要控管什麼版本呢? 因為一切都在自己的腦袋裡啊。

不，千萬別這樣想。

在這個時代，任何專案，那怕從頭到尾都只是一個人開發的，都應該要簽入到版控系統當中。不管是任何一種專案，不管是因為任何目的原因所撰寫的，不管它能夠在企業中活多長，只要有需求，有程式碼，需要維護，就一律必須納入版控。

如果非要我在兩者中選擇其一，我會說，軟體專案成敗的關鍵常常不在開發，而在維護。在這個時代，幾乎沒有寫完程式碼後可以不用維護的專案，也沒有你可以大聲喊『Close!』結案之後就再也不管它的程式碼，幾乎所有的Projects都會持續衍生、修改Bugs、調整需求。如今想要很快的生出一個可以動的網站太容易了，但隨著需求的變更，對程式碼的修改常常才是軟體開發真正內涵的開始。況且廣義的說，專案還沒有交付前所作的任何需求變更或修改，也都得算是維護的一部分。

如果你敢在寫好程式碼編譯成.dll之後，立馬把source code丟掉，我就承認這世界上有不需要維護的專案，但我們從來不敢這麼做，對吧?不管一個專案再混亂、或是你開發的是根本是拋棄式的應用程式(用一次就不會再用)，原始程式碼都至少還要留上一段時間，甚至永久保存下去。

而如今這些需要無限期永久保存的程式碼，慢慢的逐漸移動到了雲端環境上，我們到了一個版控雲端化的時代。當然，保存原始程式碼不是為了安全感，TFS/VSTS的版控可以幫助我們解決那些實質問題？

版本控管的價值

有沒有發生過底下這些事情?

  • 某位團隊中的程式設計師改了某一個bug，結果另一個原本好的功能卻壞掉了? 沒改過的地方怎麼會錯呢?
  • 客戶突然告訴你，你剛才改好的某個功能他不要了，他要回到上上上個版本的那個狀態!
  • 團隊成員結婚去度蜜月了，但不幸的是，他手上負責的某個案子，客戶發現了一個安全性的漏洞，嚴厲指責這估計是他結婚前一個月的某次修改時造成的，但...那段程式碼在哪呢?
  • 你同時是三個軟體開發專案、兩個維護案的程式碼設計師，面對客戶和專案經理天馬行空的需求，你的大腦常常必須在2-3個案子之間切換，剛剛才改完維護案的bug，下午要開發另一個專案的新功能，但是…昨天…我程式碼寫到哪裡了呢???
  • …

我們在真實案例中天天面對上面這樣的問題，現在的VSTS/TFS，不僅僅能夠為開發人員保存每一次的版本變更，能夠比較程式碼版本(changesets)之間的差異，配合Scrum的Backlogs，TFS/VSTS可以把每一個work items與changesets連結在一起。不僅如此，程式設計師與程式碼、work items之間的關係也一目了然。每一位程式設計師、因為每一個bugs/feedbacks/requirements，對程式碼所做的調整，都可以在TFS/VSTS的版控系統中一覽無遺。

前面說過，即便你的專案只有一位開發人員，程式碼的版本控管也能夠在每一個關鍵時候發揮他的價值與效果。

如今，我們透過Scrum與敏捷開發來駕馭整個專案，更不能沒有版控機制在其中穿針引線。

不管你對於版控是否熟悉，接著，我們會以最扼要的方式，帶領讀者對TFS/VSTS的版控有最基本的掌握與應用。

TFS/VSTS的程式碼版控支援

VSTS/TFS裡面同時支援了TFVC和Git這兩種版控形式，不論選擇哪一種， source code都會以Private repository的方式儲存。

先有一個概念，一個Team Project同時可以擁有多個repository(一個TFVC和多個Git)，因此，不管你在建立Team Project的時候，預設選擇了TFVC或Git，後面都可以在同一個專案中建立另一種形式的Repository。

要建立多個Repository，可以在Team Project的Code選單中，選擇Manage repositories:

TFVC是傳統的集中式版控，開發人員每一個Check-in，都是把程式碼往伺服器端送，會形成一個變更(changeset)，而Git源於open source社群，一開始用於開放原始碼的共同開發，因此設計上更為鬆散靈活，當開發人員把Git版控的source code複製(Clone)下來到本機之後，開發人員的每一個Commit都是發生於本機用戶端(這與TFVC不同)，直到Push才真的把程式碼往伺服器端送。

你可以依照你的專案性質選擇不同類型的版控，後面我們兩者都會討論。

先來看如何使用TFVC的版控。Git版控看這邊。

------------------------------
本系列文章索引位於 http://studyhost.blogspot.tw/2017/02/the-devops-journey-index.html
相關教育訓練: http://www.studyhost.tw/NewCourses/ALM 
若這篇文章對您有所幫助，請點選這裡加入FaceBook專頁按讚並追蹤，也歡迎您幫我們分享出去，謝謝您的支持。

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

使用LM Studio輕鬆在本地端以API呼叫大語言模型(LLM)

作者： -
圖片
最近上課常被問到，如何在地端環境搭建出大語言模型(LLM)，並且呼叫其API。 一開始我不太理解為何會有這樣的需求(因為在地端自行搭建運行LLM的成本不一定比較低，即便可能比較安全)，但被問多了，也就開始遍尋相關的解決方案，看看有沒有什麼最簡單的方式，可以讓開發人員在地端測試大語言模型? 後來我選擇 LM Studio ，它就是一款設計來運行大型語言模型（LLM）的平台，有個算是挺優雅的整合環境，讓一般 end-user 或開發人員，都可以輕易地在 local 端進行模型的部署和測試。 LM Studio 本身支援多種模型架構和框架，當然，最重要的是，它是免費的。 下載安裝 都很容易，我就不多說。 安裝好之後，你可以看到首頁中已經呈現了許多 Hugging Face上的模型： 這顯然是因為Hugging Face是大部分免費開源模型的集散地。 你可以搜尋自己喜歡的模型，透過LM Studio下載到local之後，就可以直接載入(下圖一)： 隨手設定一下 system prompt(上圖二)，然後，就可以直接對談了。(上圖三) LM Studio會使用你的GPU進行運算(如果有的話)，你會發現，原來有好的設備(GPU)，運行的速度可以如此之快。 Local Server 對於開發人員來說，它還有個超級更友善的功能。 LM Studio本身還提供一個 local server，可以幫你把模型包裹起來讓你直接透過API呼叫該模型的功能，例如： 上圖是我們開啟 LM Studio中 Local Server功能後的結果，你可以透過 localhost 的 1234 port 來呼叫這個被 LM Studio 運行起來的大語言模型。(有沒有發現，我們用的也是 chat/completions API) 透過Postman簡單提供一下 JSON Body: { "model": "LM Studio Community/Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF", "messages": [ { "role": "system", "content": "你是AI助理，請一律用繁體中...
Read more »

VS Code的字體大小

作者： -
圖片
身為.net developer，這年頭是什麼code都得要會寫的年代。 而雖然我的NB還沒從Windows淪陷為Mac OS，但寫Node.js和Python免不了要用VS Code，這是一種愛的表現。 但歲月不饒人，盡管微臣非常熱於配合，但VS Code預設字體的大小在我還沒錢買大尺寸螢幕的狀況下，實在讓老臣難以適應。當下的第一個反應是什麼? 當然是 Ctrl+滑鼠滾輪往上推…哇靠，沒用。看…這設計…恩，千錯萬錯一定是我的錯。 只好從選單 file –> Preferences –> Settings: 在出來的視窗中，你可以看到 editor.fontsize: 沒錯，改它就行了。改不動? 喔，不好意思，我沒仔細看說明，要copy到右邊是吧，沒問題，copy->paste->modify->Save…搞定。 好簡單啊…連ctrl+(mouse scroll up)都用不到了呢… 咦?這是一篇抱怨文嗎? 沒有，誰說的? 免費的tool我們還有什麼好抱怨的呢…要感恩啦。 啊….對了，如果你還是堅持要使用 Ctrl+滑鼠滾輪，請找關鍵字… "editor.mouseWheelZoom"
Read more »

使用 Dify 建立企業請假機器人

作者： -
圖片
八卦與未來 上個月，前Google執行長Eric Schmidt在史丹福有場演講，媒體關注的是八卦消息(如果你也曾關注，網路上有很多鐵定可以找到)，但我注意到的則是他提到了自己認為接下來 AI(特別是大語言模型) 可能的發展方向，包含: Large Context Window AI Agent Text-to-Action 底下這邊有這一個段落的影片： https://www.youtube.com/watch?v=zl3k1ksFZdY 為何我會關注這部分? 因為上述的三個方向，也是身為開發人員的我，過去這一年，來與LLM打交道後的感想。昨天，我在 twMVC 的研討會分享中，展示了一個其實我過去早做過了N百次的範例，就是企業的請假機器人。(唯一不同的是，這次我幾乎沒有寫任何程式碼) 場景是，員工在家裡生病了，想要透過語音或是app進行請假，你可以看底下這個運行的範例 (git圖檔會循環播放，開始是 『我好像感冒了』)： 用自然語言對談的方式，即可完成請假。 我說過，類似這樣的範例我做過很多次，用 LINE Bot 搭配 C# 做過，用MS Bot Framework 做過，前陣子也用 Semantic Kernel 框架做過，更早期，還沒有AI的時代，我也在EIP和HR系統裡做過。 但我想說的是，這 就是 Text-to-Action 的呈現，也是一個典型的 AI Agent 的例子，它讓我們透過自然語言(可以是語音或文字)，直接命令機器人(Chat Bot、AI 助理、Agent、Assistant …不管你叫它什麼…)幫你完成一件事情(請假、售票、查詢資料、做財務報表、統計圖表、寫程式…etc.)。 這是一直以來人類對電腦最底層的需求與期待。 隨著 LLM 能夠處理和記憶的 Context 愈來愈被放大，AI Agent 所能夠處理的任務就更加的不受限制。 自然語言才是最符合人類直覺的操作 順帶一提，我昨天在研討會中講了一個故事。 有天，你覺得自己需要聘請一位助理，因此上網張貼徵人啟事，沒多久，你找到了一位號稱上知天文、下知地理的高材生，來幫助你更有效率的完成工作。 他什麼都好，唯一的一個小缺點是，你不能直接對這個助理下達指令，你必須用一種只有這個助理看得懂的語法，才能要求這個助理幫你完成特定的工作。這些語法還挺...
Read more »

使用 Dify API 快速建立一個包含前後文記憶的對談機器人

作者： -
圖片
Dify 這個產品我就暫時先不介紹了，它找到了一個挺好的切入點跨入AI Agent市場。讓不喜歡(或不擅長)寫太多 Code 的開發人員，也可以快速的建立一個具有前後文、記憶的對談機器人。 其實若單就設計 Chat Bot 來談，它本質上和 GPTs 有那麼一點點像，你只需要給一個 system prompt ，再加上一點點的資料上傳做為 RAG 的數據來源，就可以生出一隻有模有樣的對談機器人。 但 GPTs 做出來的 Chat Bot 被綁在 ChatGPT 的 UI 裡面，你不容易把它跟 LINE Bot (LINE 官方帳號) 或其它 UI (例如 MS Teams) 串在一起，而 Dify 呢? 則給你了一個 chat-messages API，讓你能很快的實現這個功能，把你在 Dify 平台上做好的 Chat Bot 轉變成可以正式運行的 LINE Bot 或 其它 Bot。 這也是今天我們要介紹的部分。 建立 Assistant 我們先用 Dify 以底下這個 system prompt 建立了一個請假助理： 發佈後，你可以在Dify 內建的 Web UI 上測試： 你會發現，這個 chat bot 已經有著基本的記憶，然後可以依照 system prompt 完成對談和任務。 不要問我在這邊建立出一個假單有什麼用，正常情況下是要直接讓 chat bot 寫入資料庫(例如 HR 系統，直接完成請假)，只是我們還沒談到這一段，這部分以後再展開來談。 chat-messages API 好，透過上面那樣建立一個對談機器人超容易，且內建就有了記憶和前後文的功能。讓開發人員快樂的不得了。跟使用無腦 GPTs 生成術差不多。然而，如果只能在 Web 上用，不能串接 MS Teams、LINE…等介面，做了也是白搭。 但，Dify 貼心的提供了 API，我們來試試看。先Gen個 API Key： 生成了 API key 之後，你只需要透過底下這樣的 rest api，即可進行呼叫： 你會發現，開發人員只要使用單一的這一個 https://api.dify.ai/v1/chat-messages API 即可進行對談。每次只需要透過 query 輸入用戶說的話，response 中的 answer 則是 LLM (Assist...
Read more »

使用C#開發LineBot(3) - 使用LineBotSDK發送Line訊息

作者： -
圖片
新版的Line Messaging API，要主動發送訊息給用戶不是很困難，主要是透過Push API，可以參考底下的官方說明 : https://devdocs.line.me/en/#push-message 另外，如果你想申請一個Line Bot，可參考: 關於LineBot (1) - 用c#建立一個LineBot 前陣子說過，我們為了團隊開發方便，做了一個 Nuget Package 以便於讓撰寫C#的開發人員可以方便的進行Line Messaging API的操作。 所以，如果你想要透過該SDK來發送訊息給用戶，可以透過底下的指令: isRock.LineBot.Utility.PushMessage(               UserId, 要傳送的訊息, AccessToken); 別忘了使用前，要先引用linebotSDK這個套件: 當您在.net 4.x的專案中，安裝上述lintbotSDK，即可透過前面提到的指令發送訊息給用戶，但請注意，該用戶必須加你的bot為好友。 你可能在使用時會碰到一個問題，怎麼知道用戶的id呢? 請注意，PushAPI的Line用戶id並非你的line ID，而是一長串項是底下這樣的id: U6OX388eOX3634X2OX2e341OX06b8OX4123 這個ID會在你的用戶跟你的bot交朋友，或是對談的時候，由系統傳送給你所設定的WebHook網址(其本質上是一個asp.net WebAPI或類似的API服務)。你會在Line傳遞給該WebHook URL的封包中的JSON形式資料內獲得。 也就是說，當你的用戶傳訊息給你的Bot，或是與你的Bot做朋友(或封鎖)，你所在你的LineBot後台，所設定的這個WebHook，都會收到這些相關的訊息。其設定位置如下: 訊息內容是以JSON的格式出現。 但是，如果你還不知道怎麼寫一個WebHook，該怎麼辦呢? 寫個WebHook其實很簡單，以asp.net來說，就是寫一個asp.net WebAPI即可。(有空我再說明，但今天比較沒空) (2017更新，WebHook開發方式請參考 這裡 ) 如果你沒空寫，可以先用底下...
Read more »