從「大雜燴」到「條理分明」：為什麼你需要一個強大的專案結構？

你是否曾在程式開發時，被各種檔案夾、檔名搞到頭昏腦脹？
檔案明明都在同一個資料夾，但卻像失蹤一樣找不到？
別擔心，你不是唯一一個碰到這種困境的人。

「專案結構」 就像房屋的藍圖 + 地基 — — 是個讓你「再怎麼堆高也不會倒」的利器。

今天就讓我們來看看，如何從零開始打造一個有秩序、有系統的專案骨架，讓你的程式碼不再像雜物間一樣凌亂。

一、為什麼我們離不開好結構？

1. 免踩雷：快速找到關鍵功能

• 少了架構，就像亂塞一堆家具在客廳，走路還會撞到桌椅。
• 有了結構，一眼就能鎖定檔案位置、功能職責，少掉不少「找檔案」的痛苦。

2. 團隊合作不出亂子

• 分工協作時，每個人負責的部分都能各就各位，減少衝突。
• 不再「喂，那個文字處理程式在哪？」或「這檔案到底誰在改？」的混亂場面。

3. 開發速度 + 維護效率 UP

• 當專案擴張、功能爆發時，有清晰結構能確保新功能「插」得進去，而不會把整個系統壓壞。
• 需要調整或重構時，也因為有原則可循，可以有條不紊地拓展。

如果還沒體驗過好結構的好處，想像一下：只要 3 秒，就能找到你想要的檔案，還能立刻著手修改並測試。

二、類比：房屋藍圖與程式專案

在蓋房子前，誰都不會直接先把磚頭、水泥堆在一起吧？
程式專案也是同理。

• 沒有藍圖：功能一多就變得雜亂無章；你需要時間翻箱倒櫃找東西。
• 有了藍圖：想加裝新設備、新房間，甚至找人協助都能有計畫地進行。

結論很簡單：好架構能讓專案「任何時候都能上線」，不至於被骨牌效應輕易擊垮。

三、核心哲學：分層 + 職責分離

1. 清楚劃分不同類型檔案

• 程式碼 vs. 測試：測試檔和主程式分開，避免「找不到測試」的窘境。
• 文件 vs. 範例：docs/ 放技術文件，data/ 放測試資料，保持視覺與邏輯上的整潔。

2. 協作更順，溝通更省時

• 為每個模組或功能建立命名清晰的資料夾，如 src/domain/text_processing.py。
• 讓團隊成員知道「誰在何處負責什麼」，就能針對性處理問題，Git 衝突也變少。

3. 可持續擴充，且架構不壓縮

• 新需求來了？只要到既定位置開新檔案或資料夾即可。
• 有系統地成長，而非在程式碼里到處「拆東牆補西牆」。

就像金字塔一樣，從穩固的底部往上疊，你可以越蓋越高，卻不會輕易崩塌。

四、實際案例：簡易 Python 專案骨架

以下是 「有使用語言模型（LLM）需求」 的簡化 Python 專案範本，你可以視情況增減資料夾或檔案。

my-first-lm-project/
├── README.md               # 專案介紹與使用指南
├── LICENSE                 # 授權條款
├── .gitignore              # 忽略不必要提交的檔案
│
├── config/
│   ├── .env.example        # 範例環境變數 (提示需設定哪些金鑰等)
│   └── config.py           # 統一管理專案參數
│
├── src/
│   ├── domain/             # 核心業務邏輯，如文本處理、模型運算
│   ├── application/        # 進入點 (CLI、API、主程式)
│   └── infrastructure/     # 與外部服務 (DB、語言模型 API) 溝通
│
├── tests/
│   └── test_text_processing.py  # 單元測試檔
│
├── scripts/
│   └── run.sh              # 常用指令、部署腳本
│
└── docs/
    └── usage.md            # 更詳細的使用教學或文件 (選用)

為何這麼設計？

• config/：用 .env 管理 API key 或 DB 連線，避免「常量硬編碼」造成安全漏洞。
• src/：不把所有檔案擠在同一層，讓邏輯分層更清楚。
• tests/：測試是確保你「邏輯 OK」的重要工具，不要「等有空再來寫」！
• scripts/：一鍵啟動或部署程式，更省時也更有條理。

五、關鍵資料夾、檔案再說明

1. README.md：
   講人話的專案「說明書」，新手一打開就能了解你的專案特色、運行方式、必要條件。
2. .env.example：
   提示你需要哪些環境變數（如 API_KEY），但絕不要把真的 .env 上傳到 Git 以免洩密。
3. domain / application / infrastructure：
   參考經典的分層思路：核心邏輯 (domain) ↔ 執行或服務入口 (application) ↔ 與外部溝通層 (infrastructure)。
4. tests/：
   你會感激自己留了測試檔，因為哪天程式怪怪的，只需跑測試就知道哪裡出了問題。
5. scripts/：
   例如 run.sh 可以包裝一次啟動多個後端服務或自動部署步驟，省下指令全手動輸入的麻煩。

懶人名言：請善用結構和自動化，一次設定、終生受用。

六、寫給新手的「專案閱讀」指南

1. 開門見山
   - 打開 README.md，了解專案大方向、執行流程、注意事項。
   - 讓你快速知道：「要怎麼開始安裝、跑起來。
2. 分段解讀
   - 依資料夾區分重點，別一次想看完所有檔案。
   - 配合使用程式碼範例或截圖，幫助你搞懂每個區塊在做什麼。
3. 落地示範
   - 從最小可行範例開始，搞懂如 config.py 讀取 .env 的機制。
   - 建立「模塊化」概念，知道各功能該放哪才不會淪為大雜燴。
4. 常見錯誤提示
   - .env 千萬別直接上傳到 GitHub！
   - 別把所有檔案都塞進 src/，因為「懶惰」會讓後面的你更頭大。
5. LLM (語言模型) 專案特點
   - 模型檔一般龐大，可另設存放路徑或上雲端，並在 .gitignore 忽略它。
   - 涉及 Token 或 API key？建議放在 .env 裡，讓安全性更高。

七、結語 + 你的下一步

1. 專案結構 = 藍圖：先畫好藍圖，才能有條不紊地成長。
2. 分工合作：給你和團隊一個明確、可持續的運作基礎。
3. 動態演進：一開始不完美沒關係，重要的是持續優化、調整。

行動呼籲：
先動手做：馬上把你現有專案依照上述結構試著整理。
分享心得：若有好用的實踐案例，歡迎在社群平台或部落格分享連結。
持續迭代：你會在一次次的優化中，真正體會「有結構，就有未來」！

最後，切記：
架構不是「枷鎖」，而是協助你「更自由創作」的基石。
當你能以最小的心智負擔管理程式碼，才有更多腦力去思考創新和成長。