[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-sdlc-7-phases-and-models-zh":3,"article-related-sdlc-7-phases-and-models-zh":33,"series-industry-d10c769f-895a-4e82-9a7a-eeaf50d8f02e":80},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":25,"views":29,"created_at":30,"published_at":31,"topic_cluster_id":32},"d10c769f-895a-4e82-9a7a-eeaf50d8f02e","sdlc-7-phases-and-models-zh","SDLC 七階段與模型解析","\u003Cp data-speakable=\"summary\">SDLC 是把軟體從規劃、開發到維護，拆成七個階段的流程。\u003C\u002Fp>\u003Cp>說真的，這套東西很務實。IBM 提到，測試成本可能吃掉接近 33% 的\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fandroid-june-2026-google-system-updates-zh\">系統\u003C\u002Fa>開發費用。這代表你怎麼安排流程，不是管理層愛不愛開會的問題，而是錢會不會燒掉的問題。\u003C\u002Fp>\u003Cp>很多團隊以為 SDLC 很老派。其實不然。它只是把混亂的軟體工作，變成可追蹤、可檢查、可交接的步驟。你如果做過專案，就知道少了這層結構，需求很容易飄，測試也很容易被砍。\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>SDLC 事實\u003C\u002Fth>\u003Cth>數值\u003C\u002Fth>\u003Cth>意義\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>測試占開發成本\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>接近 33%\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>測試策略會直接影響預算\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>核心階段數\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>7\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>團隊用來切分交付流程\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>部分模型的部署方式\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Continuous\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>DevOps 把發布變成持續流程\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>早期驗證方式\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Beta 再 GA\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>先給小範圍使用者試跑\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Ch2>SDLC 的重點，是把猜測變少\u003C\u002Fh2>\u003Cp>SDLC 的核心，就是把\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002F軟體開發\">軟體開發\u003C\u002Fa>變成一套可檢查的流程。它不是叫你寫更多文件。它是讓產品、\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002F5-devin-ai-engineer-fit-zh\">工程\u003C\u002Fa>、測試、營運和商務，對同一件事有共同語言。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782850681830-qtrg.png\" alt=\"SDLC 七階段與模型解析\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>IBM 的說法很實際。每個階段都要產出東西，下一階段才接得上。這樣做的好處很直接。需求不會一直漂，依賴關係比較不會漏，測試也不會被壓到最後一刻才做。\u003C\u002Fp>\u003Cp>講白了，很多專案死得很普通。不是技術不行，而是前面沒想清楚。規劃太鬆，後面就一直補洞。分析太弱，範圍就一直長大。\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fastryx-open-source-meta-design-system-zh\">設計\u003C\u002Fa>太粗，系統就很脆。SDLC 的價值，就是讓這些問題早點露出來。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>規劃先定範圍與目標。\u003C\u002Fli>\u003Cli>分析把業務需求變成技術需求。\u003C\u002Fli>\u003Cli>設計處理架構、介面與依賴。\u003C\u002Fli>\u003Cli>開發、測試、部署、維護接手落地。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>七個階段看起來簡單，做起來很吵\u003C\u002Fh2>\u003Cp>IBM 把 SDLC 分成七階段：planning、analysis、design、coding、testing、deployment、maintenance。這個順序看起來很整齊，但真實專案通常不是照表操課。很多工作會重疊，也會反覆回頭修正。\u003C\u002Fp>\u003Cp>規劃階段先定問題。分析階段把需求、資料、可行性和限制拆開。設計階段把這些東西變成架構、使用流程、資料庫和安全決策。接著才是 coding。testing 負責找缺陷與安全問題。deployment 把產品送到使用者手上。maintenance 則是讓它活下去。\u003C\u002Fp>\u003Cp>你可能會想問，為什麼要分這麼細。因為每個階段都會把錯誤往下傳。規劃差，需求就模糊。分析差，範圍就失控。設計差，系統就難改。測試差，客服就會爆。維護差，產品就慢慢爛掉。\u003C\u002Fp>\u003Cp>IBM 也提到，\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002F生成式-ai\">生成式 AI\u003C\u002Fa> 可以用在規劃、分析、設計、coding 和 testing。這點很現實。AI 可以加快草稿、原型和測試案例生成，但它不會替你做判斷。人還是要看懂上下文，不然只是把錯誤更快放大。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>“The software development lifecycle is a structured and iterative methodology used by development teams to build, deliver and maintain high-quality and cost-effective software systems.” — IBM\u003C\u002Fblockquote>\u003Cul>\u003Cli>規劃決定做什麼，不做什麼。\u003C\u002Fli>\u003Cli>分析決定需求是否站得住腳。\u003C\u002Fli>\u003Cli>設計決定系統好不好擴充。\u003C\u002Fli>\u003Cli>維護決定產品能活多久。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>測試最花錢，也最能省錢\u003C\u002Fh2>\u003Cp>IBM 提到，測試可能占掉接近 33% 的系統開發成本。這數字很刺眼，但也很真實。很多團隊嘴上說重視品質，實際上卻把測試排到最後。結果就是上線後才開始付學費。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782850681715-6jdw.png\" alt=\"SDLC 七階段與模型解析\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>測試做太少，會出現 bug、效能問題和安全洞。測試做太多，也可能拖慢交付。問題不是要不要測，而是要在對的時間測對的東西。這就是 SDLC 的價值。\u003C\u002Fp>\u003Cp>常見做法包括 unit testing、integration testing、system testing 和 acceptance testing。這些測試不是裝飾品。軟體很少單獨存在，它旁邊通常有 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fapi\">API\u003C\u002Fa>、資料庫、身分系統、法規和營運限制。你只測單元，不代表整體能跑。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Unit testing：驗證單一函式或模組。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Integration testing：看模組之間能不能接起來。\u003C\u002Fli>\u003Cli>System testing：檢查整個產品在真實環境裡的表現。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Acceptance testing：確認是否符合使用者與業務需求。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>不同模型，會把流程切成不同節奏\u003C\u002Fh2>\u003Cp>SDLC 不是單一方法，而是一個框架。IBM 列出 waterfall、V-model、agile、lean、iterative、spiral、big bang 和 RAD。這些名字很多，但重點只有一個：你要用哪種節奏做決策。\u003C\u002Fp>\u003Cp>Waterfall 是線性的。前一階段結束，下一階段才開始。Agile 比較迭代，階段可以重疊。DevOps 更進一步，把開發和營運接成一條持續流。若需求很穩定，線性模型可能夠用。若產品還在摸索，迭代模型通常比較合理。\u003C\u002Fp>\u003Cp>選模型時，別被名詞唬住。真正該看的是需求清不清楚、專案複不複雜、團隊熟不熟、組織能不能接受變動。很多團隊把流程選錯，還怪工具不好。老實說，常常是流程跟問題根本不合。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Waterfall 適合需求固定的專案。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Agile 適合需要頻繁回饋的工作。\u003C\u002Fli>\u003Cli>DevOps 適合開發與營運要一起跑。\u003C\u002Fli>\u003Cli>RAD 適合快速原型與快速驗證。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>SDLC 放到今天，重點是紀律，不是教條\u003C\u002Fh2>\u003Cp>我覺得 IBM 這篇最有用的地方，是它把 SDLC 拉回現實。這套流程不是拿來背的。它是拿來減少返工、減少風險、減少溝通失真。\u003C\u002Fp>\u003Cp>現在很多團隊都在用生成式 AI。它可以幫忙寫需求草稿、產生 code snippet、整理測試案例。可是 AI 也會讓人更容易跳步驟。你如果少了 review、少了驗證、少了回饋，速度只會讓錯誤更快出現。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以，現在選 SDLC 模型時，問題其實很簡單。你要的是可預測性，還是學習空間。答案不同，流程就該不同。這不是理論題，這是團隊每天都會碰到的決策。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你在做產品或帶工程團隊，我會建議先看你的測試節奏，再看你的交付節奏。流程對了，很多爭吵會少一半。流程不對，大家只會一直救火。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>SDLC 不是舊東西，是把混亂管住的工具\u003C\u002Fh2>\u003Cp>SDLC 之所以一直有用，是因為軟體開發本來就容易亂。需求會變，依賴會變，團隊也會變。你不把流程寫清楚，最後就是靠記憶和運氣在撐。\u003C\u002Fp>\u003Cp>IBM 的七階段講法，對新手很友善，對老手也有提醒。它不是要你把專案切得死死的，而是要你知道每一段在解什麼問題。這種框架感，對台灣很多正在做 SaaS、內部系統、\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fai-工具\">AI 工具\u003C\u002Fa>的團隊都很實用。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你現在正在選流程，我的建議很直接：先看需求穩不穩，再看測試能不能早做。只要這兩件事搞清楚，SDLC 就不會只是課本名詞，而會變成真的能省時間、也能省錢的工作方式。\u003C\u002Fp>","IBM 把 SDLC 拆成七個階段，從規劃到維護，並說明測試節奏會直接影響成本與品質。","www.ibm.com","https:\u002F\u002Fwww.ibm.com\u002Fthink\u002Ftopics\u002Fsdlc",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782850681830-qtrg.png","industry","zh","376d16cf-cffe-4c1d-800d-6b358d36808c",[17,18,19,20,21,22,23,24],"SDLC","軟體開發生命週期","IBM","測試","DevOps","Agile","Waterfall","軟體工程",[26,27,28],"SDLC 把軟體工作拆成七個階段，目的是減少返工和溝通失真。","測試可能占接近 33% 的開發成本，所以測試節奏會直接影響預算。","模型選擇要看需求是否穩定，而不是只看名詞是否流行。",0,"2026-06-30T20:17:33.488645+00:00","2026-06-30T20:17:33.477+00:00","da242733-a19a-4cb7-b706-05f8699aa19e",{"tags":34,"relatedLang":39,"relatedPosts":43},[35,37],{"name":19,"slug":36},"ibm",{"name":21,"slug":38},"devops",{"id":15,"slug":40,"title":41,"language":42},"sdlc-7-phases-and-models-en","SDLC explained: the 7 phases and key models","en",[44,50,56,62,68,74],{"id":45,"slug":46,"title":47,"cover_image":48,"image_url":48,"created_at":49,"category":13},"ae845b35-2597-4aa9-8086-7ac033a382ca","opencode-free-model-agnostic-ai-agent-zh","OpenCode 這 6 點看懂免費模型無關代理","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782851571650-2co2.png","2026-06-30T20:32:24.77399+00:00",{"id":51,"slug":52,"title":53,"cover_image":54,"image_url":54,"created_at":55,"category":13},"6fef76b4-aa42-46c5-8481-fe720fa7d85c","5-devin-ai-engineer-fit-zh","5 個 Devin 最適合的工程場景","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782847974215-9jxp.png","2026-06-30T19:32:22.041643+00:00",{"id":57,"slug":58,"title":59,"cover_image":60,"image_url":60,"created_at":61,"category":13},"87feca15-bacf-4289-9f80-dcf4dbfd9952","android-june-2026-google-system-updates-zh","Android 2026 年 6 月 Google 系統更新重點","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782847079098-ilic.png","2026-06-30T19:17:31.70765+00:00",{"id":63,"slug":64,"title":65,"cover_image":66,"image_url":66,"created_at":67,"category":13},"c72270a3-6020-4a9e-abb2-5afe6fd48cd5","asiastrategy-yahoo-finance-page-not-investment-research-zh","AsiaStrategy 的 Yahoo Finance 頁面不是投資研究","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782841664817-v3cf.png","2026-06-30T17:47:20.151196+00:00",{"id":69,"slug":70,"title":71,"cover_image":72,"image_url":72,"created_at":73,"category":13},"97b95ee3-3cce-4e3f-b97a-ef74f68ca1e8","5-ge-jintian-jiu-neng-pao-de-mianfei-ai-moxing-zh","5 個今天就能跑的免費 AI 模型","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782837179800-qsb6.png","2026-06-30T16:32:31.062627+00:00",{"id":75,"slug":76,"title":77,"cover_image":78,"image_url":78,"created_at":79,"category":13},"99d12162-7c57-4d83-a454-374e8c832c01","ai-infrastructure-trillion-dollar-asset-class-zh","AI 基礎設施正變成兆級資產","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1782826367359-epo1.png","2026-06-30T13:32:23.274067+00:00",[81,86,91,96,101,106,111,116,121,126],{"id":82,"slug":83,"title":84,"created_at":85},"ee073da7-28b3-4752-a319-5a501459fb87","ai-in-2026-what-actually-matters-now-zh","2026 AI 真正重要的事","2026-03-26T07:09:12.008134+00:00",{"id":87,"slug":88,"title":89,"created_at":90},"83bd1795-8548-44c9-9a7e-de50a0923f71","trump-ai-framework-power-speech-state-preemption-zh","川普 AI 框架瞄準電力、言論與州權","2026-03-26T07:12:18.695466+00:00",{"id":92,"slug":93,"title":94,"created_at":95},"ea6be18b-c903-4e54-97b7-5f7447a612e0","nvidia-gtc-2026-big-ai-announcements-zh","NVIDIA GTC 2026 重點拆解","2026-03-26T07:14:26.62638+00:00",{"id":97,"slug":98,"title":99,"created_at":100},"4bcec76f-4c36-4daa-909f-54cd702f7c93","claude-users-spreading-out-and-getting-better-zh","Claude 用戶更分散，也更會用","2026-03-26T07:22:52.325888+00:00",{"id":102,"slug":103,"title":104,"created_at":105},"bd903b15-2473-4178-9789-b7557816e535","openclaw-raises-hard-question-for-ai-models-zh","OpenClaw 逼問 AI 模型價值","2026-03-26T07:24:54.707486+00:00",{"id":107,"slug":108,"title":109,"created_at":110},"eeac6b9e-ad9d-4831-8eec-8bba3f9bca6a","gap-google-gemini-checkout-fashion-search-zh","Gap 把結帳搬進 Gemini","2026-03-26T07:28:23.937768+00:00",{"id":112,"slug":113,"title":114,"created_at":115},"0740e53f-605d-4d57-8601-c10beb126f3c","google-pushes-gemini-transition-to-march-2026-zh","Google 把 Gemini 轉換延到 2026 年 3…","2026-03-26T07:30:12.825269+00:00",{"id":117,"slug":118,"title":119,"created_at":120},"e660d801-2421-4529-8fa9-86b82b066990","metas-llama-4-benchmark-scandal-gets-worse-zh","Meta Llama 4 分數風波又擴大","2026-03-26T07:34:21.156421+00:00",{"id":122,"slug":123,"title":124,"created_at":125},"183f9e7c-e143-40bb-a6d5-67ba84a3a8bc","accenture-mistral-ai-sovereign-enterprise-deal-zh","Accenture 攜手 Mistral AI 賣主權 AI","2026-03-26T07:38:14.818906+00:00",{"id":127,"slug":128,"title":129,"created_at":130},"191d9b1b-768a-478c-978c-dd7431a38149","mistral-ai-faces-its-hardest-year-yet-zh","Mistral AI 迎來最硬的一年","2026-03-26T07:40:23.716374+00:00"]