為什麼軟體架構需要標準化模板？
在多數軟體團隊裡，「架構文件」往往是最難維護、也最容易被忽略的一塊。
有的團隊寫了厚厚一本手冊，有的只有一張白板照片。每個人都有自己的寫法，結果文件格式不一、內容深淺不一、命名混亂，想看懂整體架構反而比看原始碼還難。
這樣的狀況，其實反映了一個根本問題：
團隊之間缺乏一套「共同描述結構」的共同語言。
架構文件混亂的三個常見現象
- 寫的人和看的人的落差極大
架構師寫得天花亂墜，滿是技術名詞；但團隊新人、PM、測試人員往往看不懂。文件變成「寫給自己看的筆記」，而不是「團隊溝通的介面」。 - 每個專案都有自己的格式
有的專案用 C4 圖、有的用 Word、也有人乾脆放在 Jira 任務裡。沒有共通章節與規範時，連「系統邊界」都可能在不同文件裡表達不同意思。 - 文件無法隨系統演進而更新
開發初期寫得很完整，但兩個月後就過時。架構師忙於開發與修 bug，自然沒時間維護。最終文件成了「歷史文物」。
缺乏模板的代價
當文件缺乏統一結構時，會帶來三種具體風險：
- 知識傳承困難
新成員難以快速理解系統，導致上手期拉長。 - 溝通成本提高
團隊討論時無法以同一份藍圖為基準，只能靠口頭補充。 - 決策難以追溯
過去的架構決策（例如選擇某種框架或資料庫的理由）無法被查證。
這些問題乍看瑣碎，卻是許多團隊長期技術債的來源。沒有一致的文件結構，就談不上可持續的架構治理
當每個架構師、每個專案都重新定義文件結構時，文件自然難以維護，也無法被重複利用。
而一旦人員流動，新的團隊成員根本不知道該從哪裡理解整體設計。久而久之，架構文件變成了「寫給自己看的筆記」，談不上真正的知識傳承。
這也是為什麼業界逐漸需要一套標準化的軟體架構模板。
它的目的並不是要束縛思考，而是提供一個「可重複使用的骨架」，讓不同團隊都能以一致的方式記錄「系統是什麼、為什麼這樣設計、有哪些風險與限制」，讓團隊能共享「設計的意圖」。
在這個背景下，arc42 應運而生。
它不是一份格式文件，而是一種結構化思維的工具。
透過 arc42，團隊能在不失彈性的前提下，用清晰的框架組織架構資訊，讓設計決策可被理解、追溯與持續改進。
arc42 是什麼？簡介與設計理念
在軟體架構的世界裡，大家都知道「要寫架構文件」，卻很少有人知道該「怎麼寫」。
arc42（architecture for you） 的出現，正是為了解決這個長年存在的落差。
arc42 的起源：為實務而生的架構模板
arc42 是一套專門用來撰寫「軟體架構文件」的開放模板，由兩位德國軟體架構師 Gernot Starke 和 Peter Hruschka 所設計。
他們長期在企業輔導與顧問過程中發現，一份架構文件之所以難以維護，不在於工程師不會寫，而是沒有一個共同的邏輯順序。
因此，arc42 的設計目標非常明確：
幫助架構師、開發團隊與利害關係人，用一致的方式描述與理解系統架構，同時保留彈性，讓任何技術棧、框架或方法論都能適用。
arc42 的設計理念：內容導向而非格式導向
在過去，許多架構文件往往存在兩個極端：
- 有的過於簡略，只剩幾張圖。
- 有的又過於冗長，變成沒人想看的厚重文件。
arc42 嘗試在這兩者之間找到平衡。
它提供明確的章節結構，幫助團隊「完整但不繁瑣」地記錄設計思考。
它把架構思考拆解成十二個章節，每一章都對應一個關鍵問題，例如：
- 我們為什麼要這樣設計？
- 系統的邊界是什麼？
- 系統是如何組成與部署的？
- 關鍵品質需求有哪些？
- 我們做過哪些重要的設計決策？
這個模板不僅包含系統的結構（如建構模組、部署架構），也涵蓋設計背後的原因（如設計決策、品質需求、限制條件）。
簡單來說，arc42 不只是問「我們怎麼設計的」，而是更重視「為什麼這樣設計」。
這也是它最大的價值所在：讓架構文件成為決策脈絡的記錄，而不只是靜態說明書。
若用一句話總結它的精神，那就是：
「arc42 是為了溝通而生的模板，不是為了格式而生的模板。」
arc42 的核心價值：一致性、可維護、可理解
在軟體架構的世界裡，最難的往往不是「設計出好系統」，而是「讓別人理解你的設計」。 很多架構問題，其實不是技術問題，而是溝通問題。
arc42 的價值正是在於，幫助團隊建立一種共同的表達方式，讓架構不再只存在少數人腦中。
它的三大核心價值是：一致性、可維護、可理解。
一致性（Consistency）：讓架構文件有共同語言
當不同團隊各自維護架構文件時，最常見的問題就是：章節名稱不同、內容深度不一、無法互通。
例如：
- A 團隊的「系統概述」放在開頭，B 團隊的放在附錄。
- C 團隊的「非功能性需求」寫成表格，D 團隊的用敘述句。
當缺乏統一結構時，架構文件之間就無法互通，也無法有效傳遞經驗。
而當所有架構文件都依循相同的結構與命名方式時，讀者才能快速找到他想看的部分。
不論是新成員、審查委員，還是外部合作夥伴，都能在相同的框架下閱讀與對比。
這樣的「一致性」就像城市的路牌系統：不用記得每條街長什麼樣，只要知道方向與編號，就能找到目的地。
可維護（Maintainability）：讓文件能跟著系統一起演進
大多數架構文件失敗的原因，不是沒寫，而是沒人維護。
隨著系統迭代、架構變動，文件就會慢慢過時。
arc42 在設計上，刻意把章節拆分得夠清楚，讓維護可以分工與漸進進行，而非整份重寫。
例如當部署方式改變時，只需更新 Deployment View。當品質需求調整時，只需修改 Quality Requirements。
這種「模組化章節」設計，讓文件不必一次全部改完，而是可以像程式一樣持續演進。
可理解（Comprehensibility）：讓不同角色都能看得懂
架構文件最大的價值，不是技術深度，而是讓人理解系統為什麼這樣設計。
arc42 的章節順序經過精心安排，從「願景」一路走到「細節」。不僅服務架構師，更服務於開發人員、測試人員與管理者。
每個章節都有清楚的目的，避免過度技術化的堆砌，讓不同背景的人都能理解設計脈絡。
| 角色 | 關心內容 | 對應章節 |
|---|---|---|
| 管理層 / PM | 系統目標、限制、風險 | 1~3 章 |
| 架構師 / 開發者 | 結構、運作、決策 | 4~9 章 |
| 測試 / 運維 | 品質場景、風險、術語 | 10~12 章 |
這樣的順序設計讓每個人都能找到自己需要的資訊，而不用在冗長的文件裡迷路。
讓文件重新成為協作的基礎
當文件具備一致性，就能對齊語言。
當它可維護，就能反映真實。
當它可理解，就能促進溝通。
這三項價值，使 arc42 不只是個模板，而是一種思考與溝通的框架。
它幫助團隊將架構知識從「個人經驗」轉化為「可共享的資產」，讓架構真正成為跨團隊、跨世代都能延續的共同語言。
arc42 的 12 個章節結構：從全貌理解模板邏輯
arc42 的設計核心是「從整體到細節，從意圖到實作」。
它把一份軟體架構文件拆解為 12 個章節，每一章都對應特定的思考面向，讓團隊在撰寫時不會遺漏關鍵資訊。
換句話說，這 12 章節構成了一條完整的思考鏈：
為什麼要這樣做、我們怎麼做、做出來後要如何維護與改善。
以下是 arc42 的章節結構與簡要說明：
| 章節 | 主題 | 目的 | 常見內容 |
|---|---|---|---|
| 1 | Introduction & Goals | 說明系統的目標與背景 | 系統願景、主要需求、成功條件 |
| 2 | Constraints | 紀錄設計時不可違反的條件 | 法規、技術限制、相容性要求 |
| 3 | Context & Scope | 定義系統邊界與外部關係 | 系統邊界圖、主要介面、上下游系統 |
| 4 | Solution Strategy | 說明整體設計思路與原則 | 架構風格、設計模式、技術選型 |
| 5 | Building Block View | 說明系統的靜態結構 | 模組分層、元件關係、責任分配 |
| 6 | Runtime View | 說明系統運作的動態行為 | 互動流程、事件序列、執行時架構 |
| 7 | Deployment View | 描述系統的部署方式 | 節點架構圖、環境配置、雲端拓樸 |
| 8 | Crosscutting Concepts | 記錄跨模組的共用概念 | 錯誤處理、日誌、授權、安全性策略 |
| 9 | Architecture Decisions | 保存重要設計決策與理由 | ADR（Architecture Decision Record） |
| 10 | Quality Scenarios | 定義可驗證的品質要求 | 韌體、效能、安全、延展性場景 |
| 11 | Risks & Technical Debt | 紀錄潛在風險與技術債 | 已知風險、未完成項、折衷選擇 |
| 12 | Glossary | 定義關鍵術語與縮寫 | 專案詞彙表、名詞說明、縮寫定義 |
章節設計的邏輯：從願景到具體實作
這 12 個章節並不是隨機排列，而是刻意按照「理解順序」設計。
它對應到三個層次的架構思維：
- 為什麼要這樣設計（Why）
- 第 1~4 章：從願景、限制、範疇到解法策略
- 幫助讀者理解「設計背後的動機與考量」
- 系統是怎麼組成與運作的（What & How）
- 第 5~8 章：靜態結構、動態行為、部署架構與跨模組概念
- 這是架構文件的核心，對應開發者與運維團隊的主要關注點
- 我們怎麼確保品質與可持續性（So What）
- 第 9~12 章：設計決策、品質場景、風險與術語
- 幫助組織追蹤決策脈絡，並長期維護系統的演進能力
這樣的結構設計讓文件能夠從上而下地展開，就像講故事一樣有邏輯可循。
12 章節不是負擔，而是安全網
arc42 的 12 個章節，就像一張安全網，確保團隊在任何規模與階段都不會遺漏重要思考。
每章都有明確目的，每份文件都能根據實際需要裁剪。最終的成果不是一份厚重的報告，而是一份能持續對話的架構地圖。
讓架構文件回到溝通的本質，成為團隊之間的共同語言。
常見搭配 arc42 的工具
arc42 提供了「章節結構」這個框架，但實際落地時，我們仍需要一些工具來幫助呈現、記錄與維護。
這些工具不只是輔助寫文件，而是幫助團隊更容易可視化架構、追蹤決策、保持文件與系統同步。
arc42 並不限制使用何種工具，但在實務上，最常見與 arc42 搭配使用的工具與方法有下列幾種工具：
一、編寫工具：Markdown 與 AsciiDoc
推薦工具： VS Code、Obsidian、Notepad、或任何文字編輯器。
Markdown（或 AsciiDoc）最大的優勢是「輕量又易整合」，可以直接存放在程式庫中，讓文件與程式碼共版本。
常見做法：
- 每個章節各自一個檔案（如
01-goals.md,02-constraints.md）。 - 在 Git 專案中維護，與代碼共同演進。
- 以簡單標題、列表和引用對應 arc42 的章節。
這種方式讓文件自然融入開發流程，避免 Word 檔案那種「版本不明」的問題。
二、視覺化工具：C4 Model、PlantUML、Mermaid、draw.io
推薦搭配：
- C4 Model + PlantUML：快速生成一致風格的系統圖。
- Mermaid.js：適合整合到 Markdown 或 GitHub Wiki。
- draw.io / diagrams.net：適合需要圖形操作的成員。
在 arc42 中，視覺化圖通常出現在：
- 第 3 章（Context & Scope） 繪製系統邊界圖。
- 第 5 章（Building Block View） 繪製組件結構圖。
- 第 7 章（Deployment View） 繪製部署拓樸圖。
最佳實踐：
圖不要獨立存在，而要附在文件中對應的章節裡，讓讀者一邊看文字、一邊理解圖意。
三、文件管理與協作：Confluence、Obsidian、Notion
如果團隊偏好「可視化協作」介面，可將 arc42 模板放入知識管理工具中，例如：
| 工具 | 優點 | 適合情境 |
|---|---|---|
| Confluence | 可控權限、多人同時編輯 | 中大型企業團隊 |
| Notion | 易排版、可嵌入圖表 | 小型或跨職能團隊 |
| Obsidian | 支援連結關聯與 Markdown | 個人使用的文件知識庫 |
不論使用哪種平台，重點都是保持結構一致。章節標題與 arc42 模板保持同步，才能維持可讀性與一致性。
四、版本控制與自動驗證：Git + CI/CD
為避免文件腐化，建議將 arc42 文件放入與程式同一個版本庫中：
- 分支對應：每個主要版本或 release 對應一份文件快照。
- Pull Request 審查：文件變更與程式碼變更一起審核。
- 自動檢查：利用 CI pipeline 檢查文件語法或自動產出 UML 圖。
這種「Docs as Code」的做法，是讓文件維持真實性的關鍵。
五、讓決策有跡可循：ADR
在 arc42 的第 9 章「Architectural Decisions」中，最推薦的做法就是採用「架構決策記錄（Architecture Decision Record, ADR）」。
ADR 是一種簡單的文字紀錄格式，用來記錄：
- 做了什麼架構決策。
- 為什麼這樣決定。
- 曾考慮過哪些替代方案。
- 最後的結果是什麼。
這樣的紀錄能幫助團隊在半年、一年後仍能追溯「當初為什麼這樣做」。
工具只是手段，重點在流程整合
最理想的狀態是：
文件能與程式一同演進，圖能自動產生，內容能隨時被閱讀。
Markdown、PlantUML、Git 並不是強制組合，而是一套能讓 arc42 自然融入開發日常的生態。
真正的重點不是「選哪個工具」，而是讓文件的更新成為團隊日常的一部分。
arc42 如何搭配規格驅動開發（SDD）
在生成式 AI 崛起的時代，越來越多團隊開始嘗試「讓 AI 幫忙寫程式」。
但一旦進入實務階段，就會發現一個根本問題：
AI 並不是不會寫程式，而是它「不知道該怎麼寫出符合需求的系統」。
因為 AI 缺乏一份能明確描述「設計意圖、約束條件與結構邏輯」的文件。
這正是規格驅動開發（Spec-Driven Development, SDD） 想要解決的問題，而 arc42 恰好能成為這份規格的最佳框架。
SDD 是什麼？
規格驅動開發的核心思想是：
讓 AI 依照結構化規格生成程式與文件，而非靠模糊提示（Prompt）猜測意圖。
它將傳統軟體工程的做法重新結合生成式 AI 技術，形成一條可重現的流程：
- 由人類定義規格（Spec）：包含功能需求、架構設計與品質要求。
- AI 根據規格生成各類產物：如程式碼、測試、文件、API 介面等。
- 人類再進行驗證與調整，持續完善規格。
這樣的開發模式，讓「規格」成為整個開發循環的中心。
arc42 在 SDD 中的角色：作為「架構規格的語法」
如果說 PRD（產品需求文件）是 SDD 的「需求規格」，那麼 arc42 就是它的「架構規格」。
arc42 提供了 AI 可理解的架構語意結構：
| arc42 章節 | 內容 | 在 SDD 流程中的用途 | 產出物範例 |
|---|---|---|---|
| 1~3 | 目標、約束、範圍 | 定義設計邊界與上下文 | 系統邊界、API 介面 |
| 4~7 | 策略、結構、運作、部署 | 提供 AI 生成架構與程式的依據 | C4 圖、模組架構、部署 YAML |
| 8~9 | 共用概念、決策 | 指導生成過程的模式選擇與技術偏好 | Framework 選型、架構原則 |
| 10~11 | 品質、風險 | 驗證生成結果的品質標準 | 性能測試條件、安全驗證案例 |
| 12 | 關鍵術語 | 建立 AI 可解析的專案語彙 | 名詞統一、Prompt 中詞義一致性 |
這讓 arc42 不僅是「人能讀懂的文件」，也成為「AI 能解析的上下文」。
arc42 + PRD + ADR：建立完整的規格鏈
在 SDD 的實務應用中，AI 需要的不只是架構規格，而是由三個層面共同構成的「規格鏈（Specification Chain）」。
| 文件類型 | 主要用途 | 範例 |
|---|---|---|
| PRD（產品需求文件） | 說明要解決的問題與商業目標 | 使用者故事、痛點、成功指標 |
| arc42（架構文件） | 說明系統該如何達成這個目標 | 架構策略、模組關係、部署方案 |
| ADR（架構決策記錄） | 紀錄重要選擇與權衡 | 為什麼選擇 Kafka 而不是 RabbitMQ |
這三份文件若以結構化格式（如 Markdown / AsciiDoc）呈現，AI 就能據此生成程式骨架、測試案例甚至部署腳本。
這也是「從規格到系統」的第一步。
「AI 生成」不等於「自動完成」：人類仍是設計決策者
要強調的是：
arc42 並不是要讓 AI 取代架構師，而是讓 AI 更好地理解架構師的意圖。
AI 可以：
- 草擬初版文件。
- 檢查章節缺漏。
- 生成結構化圖表。
但仍需要人類來：
- 定義業務邏輯與關鍵限制。
- 做出設計決策與權衡。
- 驗證生成內容是否符合現實可行性。
也就是說，AI 負責加速，而人負責判斷。
讓 arc42 成為「AI 能讀的架構規格」
當我們把 arc42 文件視為「規格」而不只是「說明」，它就能同時服務兩個對象：人與 AI。
對人而言，它是清楚的架構藍圖。對 AI 而言，它是可解析的結構化上下文。
這正是 SDD 與 arc42 結合的價值所在：
讓文件從靜態報告，進化為能夠驅動協作、生成與驗證的動態規格。
AI 協作下的新工作流程：人機共寫 arc42
過去撰寫架構文件是一件費時又枯燥的事。要同時顧到章節邏輯、圖表更新、語句一致，常常花上好幾天，卻還只是完成初稿。
現在，AI 的加入讓這件事有了全新的可能：不再是一個人慢慢寫完，而是人與 AI 一起「對話式地」完成。
人機共寫不是「AI 自動產生」，而是「共同打磨」
許多人第一次嘗試用 AI 寫文件時，常掉進一個陷阱：
「請幫我生成一份完整的 arc42 文件。」
結果 AI 寫出一份看似完整、其實模糊又空洞的內容。
因為 AI 不了解業務邏輯、技術約束，也不知道團隊的實際環境。
真正有效的做法是：
- 人提供意圖與上下文（例如業務背景、技術棧、品質要求）。
- AI 整理並生成結構化初稿（自動套用 arc42 章節框架）。
- 人再審查與修正（補充真實細節、刪除不合理假設）。
這樣的模式就像「腦力激盪」，AI 幫助快速把思路成形，但方向與取捨仍由人來決定。
典型流程：人機共寫 arc42 的四個階段
Step 1：建立上下文
- 角色：人類。
- 主要任務：描述產品目標、約束、主要使用者。
- 範例輸入／輸出：「我們要設計一個線上學習平台，支援多人課程與串流。」
Step 2：AI 生成初稿
- 角色：AI。
- 主要任務：依照 arc42 架構生成文件骨架。
- 範例輸入／輸出：產出各章標題與草稿文字（例如 Goals、Context、Strategy）。
Step 3：人工審閱與修正
- 角色：人類。
- 主要任務：修正文中錯誤、補上真實細節。
- 範例輸入／輸出：補上實際部署架構、微服務邊界等。
Step 4：AI 再優化
- 角色：AI。
- 主要任務：重整語句、統一風格與格式。
- 範例輸入／輸出：讓文件格式統一、語意更清晰。
這樣的循環比傳統寫作快得多，一份架構初稿可以在數小時內完成，再逐步演進成正式文件。
AI 能幫忙的地方
AI 在人機共寫流程中最適合擔任三種角色：
- 文件起稿者
- 根據需求或口語描述快速生成初稿章節。
- 範例提示詞：
「根據以下需求，幫我用 arc42 格式生成第 1~3 章內容。」
- 一致性檢查員
- 比對不同章節的邏輯一致性（例如部署與元件圖不符）。
- 範例提示詞：
「請檢查第 5 章與第 7 章是否有衝突的設計假設。」
- 文件整理員
- 幫忙調整語句結構、重新排版、統一用字風格。
- 範例提示詞：
「請將下列文字改寫為適合放入 arc42 章節的技術說明語氣。」
這些任務看似細瑣，卻正是 AI 的強項：高速度、高穩定、可重複。
AI 無法取代的部分
儘管 AI 很強，但仍有幾個領域必須由人來掌舵：
- 設計決策與取捨
AI 不知道這個系統的運行成本、團隊技能與風險承受度。 - 品質屬性與驗證標準：
安全性、可靠性、維運便利性等都需人判斷權重。 - 商業邏輯與策略考量
AI 能生成「技術合理」的設計，卻不一定「商業上合理」。
換句話說，AI 能協助「寫得更快」，但只有人能確保「寫得正確」。
提示詞設計建議
在 AI 共寫流程中，輸入的品質決定輸出的品質。
以下是幾個實用的提示詞設計原則：
- 明確指出章節與目標
- 〇「請根據 arc42 第 3 章 Context & Scope，描述系統邊界與外部介面。」
- ⨉ 「幫我寫系統簡介。」
- 加入業務與技術約束
- 〇 「我們的系統需支援 10,000 併發，採用 AWS EKS 部署。」
- ⨉ 「幫我生成高效能的設計。」
- 提供品質屬性或非功能需求
- 〇 「系統需在 2 秒內回應，並能於 5 分鐘內自動復原。」
- 強調輸出格式與用途
- 〇 「請以 arc42 風格的 Markdown 檔格式產出。」
這樣的提示詞能讓 AI 生成內容更具結構性，也更貼近團隊實際使用情境。
AI 與 CI/CD 結合：讓文件與程式同步
當團隊導入「Docs as Code」後，可以進一步讓文件與程式共版本。
若再結合 AI，就能形成一種新的自動化流程：
- 每次合併時，由 CI Pipeline 觸發 AI 檢查：
- 程式修改是否涉及架構層面的變動。
- 若有，AI 回饋提示：「第 5 章 Building Block View 可能需更新。」
- 透過 AI 產生初步變更建議，協助架構師更新文件。
- 將這些變更一併納入 Pull Request 審查。
這樣一來，架構文件不再是「開發結束後才補」，而是與程式開發同步演進的活文件。
讓 AI 驗證程式是否符合文件
AI 的另一個關鍵角色，是成為文件與程式之間的審查者（Compliance Checker）。
以 arc42 文件為基礎，AI 可以協助進行以下驗證任務：
- 架構一致性檢查
- 對照第 5 章（Building Block View）與實際程式架構，確認模組與依賴關係是否相符。
- 例如：若文件聲明「使用 Repository 模式」，AI 可掃描程式碼判斷是否實作了對應介面。
- 部署符合性檢查
- 檢查部署配置檔（例如：Kubernetes YAML）內容是否符合文件中第 7 章（Deployment View）的描述。
- 品質場景驗證
- 以第 10 章（Quality Scenarios）為依據，分析測試程式是否覆蓋對應的性能或可靠性場景。
- 決策一致性提醒
- 比對 ADR（第 9 章）中的架構決策與實際技術選擇是否一致。
- 例如：文件記錄使用 PostgreSQL，但實際部署中出現 MySQL。
這類驗證可以透過靜態分析、語意比對或 LLM 輔助審查完成。
長遠來看，這樣的「AI 驗證環節」會成為 CI/CD pipeline 中的新角色，確保系統實作與架構意圖之間不再脫節。
AI 是「加速器」，不是「自動駕駛」
AI 協作的真正價值，不在於替代人，而在於縮短思考與修正的迴圈。
它讓架構文件不再是一次性產物，而是能持續對話、快速更新的活文件。
人機共寫 arc42 的最終目標，不是「讓 AI 幫你寫」，而是「讓團隊能更快對齊想法」。
當 AI 讓「溝通」比「輸出」更快，架構文件就重新回到了它的本質：建立共同理解。
如何實際導入 arc42：從零開始的落地步驟
導入 arc42，不是多做一份文件，而是讓架構思考變得有章可循。
若只是把模板下載下來、照表填空，結果很容易變成一份沒人維護的「樣板文件」。
真正的導入關鍵，在於讓它融入日常工作流程。
導入前的準備：從「共識」開始，而非文件
導入的第一步，不是打開編輯器，而是讓團隊理解為什麼要這麼做。
因為沒有共識的文件，只會增加抵抗感。
建議先從以下幾個問題展開對話：
- 我們目前的架構資訊散落在哪裡？
- 當新人加入時，他們要多久才能理解系統？
- 我們上一次更新架構圖，是什麼時候？
這些問題能自然導出痛點，也讓團隊意識到：arc42 的目標不是「寫文件」，而是「減少重複解釋的成本」。
導入步驟：分三階段進行
第 1 階段：建立骨架
- 先建立 arc42 的基本章節結構。
- 不求內容完整，只要有「章節目錄」讓大家知道架構文件長什麼樣。
- 選一個試行系統（例如最核心的服務或新專案）開始。
目標：讓團隊「看見模板能運作」。
第 2 階段：隨著開發進度補上內容
- 每個迭代（Sprint）中挑選 1~2 個章節更新，例如：
- 新功能上線：更新 Context 與 Building Block View。
- 新部署架構：更新 Deployment View。
- 讓文件更新成為開發任務的一部分（例如 DoD 中要求「文件同步更新」）。
目標：讓文件隨專案演進，而非事後追補。
第 3 階段：自動化與驗證
- 將文件版本納入 Git 管理，實踐「Docs as Code」。
- 將 AI 驗證整合入 CI/CD pipeline：
- AI 檢查文件與程式是否一致。
- 若偵測差異，自動提出「文件更新建議」。
目標：讓文件變成「開發系統的一部分」。
角色分工建議
| 角色 | 職責 | 具體任務 |
|---|---|---|
| 架構負責人 | 主導內容與品質 | 定義文件章節、審查關鍵設計變更 |
| 開發團隊 | 維護實作與描述同步 | 在功能完成時更新相關章節 |
| DevOps 工程師 | 管理生成流程 | 建立 CI/CD 自動產出與驗證流程 |
| AI 助理（生成式模型） | 文件起草與比對 | 生成初稿、檢查一致性、提出修正建議 |
這樣的分工能確保責任清晰、維護輕量，而不會變成多餘負擔。
常見導入阻力與解法
| 阻力 | 原因 | 解法 |
|---|---|---|
| 太麻煩，沒時間寫 | 文件被視為額外工作 | 納入 DoD，每次開發即更新部分內容 |
| 內容太多，不知道從哪開始 | 缺乏優先順序 | 先寫前 6 章（全貌與主要結構），細節之後補 |
| 寫完沒人看 | 文件沒有實際用途 | 在設計審查或新人訓練時主動使用 |
| AI 會亂寫、不可信 | 缺乏審查流程 | 建立 AI 生成後的人工審閱機制 |
導入 arc42 的重點，不是一次完成，而是讓它成為「每次開發自然會更新的文件」。
讓 arc42 成為開發節奏的一部分
arc42 的價值，不在於文件完整，而在於它成為團隊溝通與決策的共同框架。
當每個人都知道該在哪裡記錄、在哪裡查找，文件自然就會活起來。
再搭配 AI 的輔助與自動驗證，架構文件不再是「最後才補」的產物，而是與程式並行的真實鏡像。
讓文件成為開發的一部分，而不是開發結束後的附屬品，才談得上真正的架構治理。
導入 arc42 的常見問題與實務建議
導入 arc42 的過程中，最常聽到的反應不是「不懂」，而是「我們沒時間做」或「這太正式了吧」。
但多數的抗拒，其實都來自對模板目的的誤解。
以下整理出五個常見問題，幫助團隊從「懷疑」走向「落地」。
arc42 會不會太重？小團隊也需要嗎？
別一次寫完，讓文件「長出來」
導入 arc42 時，最常見的錯誤就是：「我們要一次把 12 章都填完！」
事實上，arc42 的精神不是填表，而是隨專案演進而生長。
建議導入步驟如下：
- 初期（概念驗證階段）
先填寫前 4 章（目標、限制、邊界、策略）。 - 開發中期（系統穩定後）
補上結構與運作（第 5~8 章）。 - 成熟階段（可維運時）
逐步建立品質、風險與術語（第 9~12 章）。
這樣的做法能讓文件與系統同步成長，不會變成負擔。
重點不是「寫幾章」，而是「讓團隊開始有一致的架構語言」。
誰應該負責維護這份文件？
答案是：整個團隊共同負責，但要有人主導。
最理想的做法是指定一位架構負責人（Architecture Owner），負責文件完整性與品質。
但實際內容應由各角色共同維護，例如：
- 開發者：更新 Building Block 與 Runtime View。
- DevOps 工程師：維護 Deployment View。
- 架構師：撰寫 Strategy 與 Architecture Decisions。
- 測試／QA：補充 Quality Scenarios。
為避免文件變成「沒人理的遺跡」，建議將文件維護納入完成的定義（Definition of Done, DoD）。
這樣，文件更新就成為開發流程的一部分，而非額外負擔。
怎麼避免文件腐化？
文件腐化（Documentation Drift）是每個團隊的老問題。
要避免它，關鍵不是「寫得多」，而是「能持續更新」。
以下是三個具體做法：
- 文件與程式共版本（Docs as Code）
- 把文件放進 Git 專案中，與程式一起管理。
- 每次合併時要求文件同步審查。
- 自動化生成（Automation）
- 利用 CI/CD 工具，自動輸出 PDF 或網站版本。
- 保證每次釋出時的文件都是最新狀態。
- AI 驗證（AI Compliance Check）
- 讓 AI 檢查程式架構是否符合 arc42 文件。
- 例如：若文件定義微服務邊界，AI 可比對程式是否符合設計。
與敏捷開發會衝突嗎？
實際上，敏捷不是反對文件，而是反對沒有價值的文件。
arc42 的存在，正是為了解決這個矛盾。
在 Scrum、Kanban、或 Disciplined Agile（DA）等框架中，arc42 都能自然嵌入，因為它的精神是「隨時間演進」而非「一次定稿」。
做法如下：
- 將架構變更納入產品待辦事項。
- 在完成的定義（DoD）中加入文件維護工作。
- 每次迭代完成後，由 AI 協助比對文件與實作差異。
這樣一來，文件會隨著專案逐步成長，而非一開始就被視為「非敏捷的負擔」。
AI 寫的內容可信嗎？
這問題的本質不在 AI，而在「使用方式」。
AI 寫得快，但它不知道人要的上下文與取捨，因此它能協助產出初稿，但無法取代決策。
建議遵循三原則：
- 提示要明確（Clarity）
- 明確指定章節與內容目的。
- 範例：
「請生成 arc42 第 4 章 Solution Strategy，考慮雲端部署與多租戶架構。」
- 加入限制條件（Constraints）
- 告訴 AI 系統規模、技術棧與不可違反的規則。
- 保留人工審查（Human Validation）
- 對生成內容進行業務與技術審核。
- AI 可以加速思考，但不能取代判斷。
AI 最理想的角色，是文件的「助理編輯」。它協助保持一致性與完整性，而人負責確保真實性。
從懷疑到習慣
導入 arc42 的過程，就像導入版本控制或自動化測試一樣：一開始覺得麻煩，但當它融入日常，就再也離不開。
當團隊理解到「文件的目的是溝通，而非交差」，arc42 就不再是一份模板，而是一套協作的語言。
文件寫給人看，但現在也能讓 AI 看。而當「人與 AI 都能理解文件」的那一刻，團隊就真正邁入了結構化協作的時代。
結語：讓架構文件（arc 42）成為溝通的橋樑
在多數團隊的日常裡，架構文件常被誤解成一種形式：「做完再補」、「上線前交一份」。
但真正成熟的團隊知道，文件不是交差用的成果，而是溝通用的媒介。
文件的本質不是紀錄，而是促進討論與對齊
沒有文件時，知識存在每個人的腦中。透過文件，知識能夠被共享、被討論、被改進。
arc42 的價值正是在此：它讓不同角色能用同一份結構去理解系統，不論是產品經理、開發者、測試人員、或運維工程師，都能找到屬於自己的那一頁。
它不是為了滿足稽核，而是為了讓對話有共同語言。
從「個人經驗」走向「組織知識」
在沒有模板的團隊裡，架構多半存在於少數資深工程師的腦中。
這會造成兩種風險：
- 系統維護依賴個人記憶，知識難以傳承。
- 架構決策缺乏追溯性，團隊容易重複犯錯。
而當團隊以 arc42 為共同框架，每一次設計、每一項決策、每一次權衡，都被自然地轉化成組織知識的一部分。
文件不只是寫下「做了什麼」，而是記錄「為什麼這樣做」。
AI 讓文件重新活起來
在過去，文件的最大問題是「寫完就過時」。但現在，AI 改變了這件事的節奏。
- AI 可以幫助生成初稿，減少撰寫的阻力。
- AI 可以比對程式與文件，防止架構偏離。
- AI 甚至能根據 arc42 的內容生成圖表、程式碼、測試或部署腳本。
這讓文件不再只是靜態記錄，而是團隊與 AI 共用的語言。架構師負責定義意圖，AI 負責執行與檢核，兩者形成新的「共創循環」。
當文件能被 AI 理解，溝通就能超越人與人，延伸到人與系統之間。
從模板到文化：讓文件成為日常的一部分
arc42 的導入不該是一個專案，而是一種文化。當團隊習慣在文件裡表達架構、在迭代中更新內容、在審查中檢查一致性，文件就不再是負擔，而是自然而然的行為。
arc42 的使命，不是為了多產出一份報告，而是讓大家少花時間在誤解上。
當架構師能清楚傳達設計意圖，工程師能理解背後的理由，AI 又能協助維護一致性，最終不需要再強調「我們要寫文件」，因為每個人都知道：那是我們在協作。
架構文件的價值，不在於寫了多少字，而在於它是否讓團隊「更理解彼此」。
附錄：簡單的 arc42 完整範例
以下以一個「線上書店系統」為例，展示一份簡化版的 arc42 文件結構。
### 1. Introduction and Goals
**系統目標**
建立一個讓使用者能線上瀏覽、搜尋、購買電子書的平臺，支援多裝置瀏覽與即時付款。
**主要成功指標**
- 首次載入時間小於 2 秒
- 支援每分鐘 1,000 次交易
- 使用者滿意度 > 90%
### 2. Constraints
- 部署於 AWS 雲端，所有服務需容器化。
- 必須支援第三方支付（LINE Pay、信用卡）。
- 前端框架限制為 React，後端使用 Spring Boot。
- 法規要求保留訂單紀錄至少 7 年。
### 3. Context and Scope
**外部系統**
- 第三方支付服務（Payment Gateway）
- 電子書供應商 API（Book Provider）
- 使用者帳號服務（Auth Service）
```plantuml
@startuml
title 線上書店 - 系統邊界圖 (Context & Scope)
skinparam packageStyle rectangle
skinparam shadowing false
skinparam dpi 160
' 外部參與者與系統
actor "User" as User
rectangle "Payment Gateway" as Pay #DDDDDD
rectangle "Book Provider API" as Provider #DDDDDD
' 本系統邊界
package "線上書店系統" as OBS {
rectangle "Web Frontend" as Web
rectangle "Bookstore Backend" as Backend
database "Database" as DB
}
' 互動關係
User --> Web : 瀏覽/下單
Web --> Backend : REST API
Backend --> DB : 讀寫資料
Web --> Pay : 建立交易
Backend --> Provider : 查詢電子書/目錄
@enduml
```
### 4. Solution Strategy
- 採用微服務架構（Microservices）。
- 核心模組包括：使用者、書籍、訂單、支付。
- 前後端分離設計，API 經由 Gateway 管理。
- 資料儲存採 MySQL，快取使用 Redis。
- 部署策略：Kubernetes 搭配 CI/CD Pipeline 自動化發佈。
### 5. Building Block View
**主要元件：**
- `User Service`：帳號註冊與登入。
- `Book Service`：書籍上架、搜尋、分類。
- `Order Service`：訂單處理與狀態追蹤。
- `Payment Service`：支付整合與通知。
**分層架構：**
- Presentation Layer（React）
- Application Layer（Spring Boot REST API）
- Data Layer（MySQL、Redis）
### 6. Runtime View
**主要流程：使用者購書**
1. 使用者於前端選擇書籍並下單。
2. 後端呼叫 Payment Service 產生交易。
3. 收到第三方支付成功通知後更新 Order 狀態。
4. 通知使用者下載電子書。
### 7. Deployment View
```
+---------------------+ +----------------------+
| AWS EKS Cluster | | External Services |
|---------------------| |----------------------|
| Bookstore Backend | <-----> | Payment Gateway |
| React Frontend | | Book Provider API |
| MySQL + Redis | | |
+---------------------+ +----------------------+
```
**環境配置：**
- DEV / STAGING / PROD 三層環境
- 使用 Terraform 管理基礎設施
### 8. Crosscutting Concepts
- **安全性：** JWT 驗證、HTTPS 通訊。
- **錯誤處理：** 全域 Exception Handler。
- **日誌與監控：** ELK Stack + Prometheus。
- **國際化：** i18n 支援中英雙語。
### 9. Architecture Decisions（ADR 摘要）
|決策|選擇|理由|
|---|---|---|
|前端框架|React|社群活躍、元件化支援良好|
|架構風格|微服務|提升獨立部署與可擴充性|
|資料庫|MySQL|穩定且支援交易一致性|
|快取|Redis|提高查詢效能、減少 DB 負載|
### 10. Quality Scenarios
|品質面向|驗證方式|成功條件|
|---|---|---|
|效能|JMeter 壓力測試|同時 1000 使用者平均回應 < 2 秒|
|可用性|Chaos Monkey 測試|任一服務異常時仍維持 > 99% uptime|
|可維護性|靜態分析|靜態分析全數通過|
### 11. Risks and Technical Debt
- 尚未實作自動化備份策略。
- 第三方 API 無 SLA 保證。
- 前端國際化機制尚未全部覆蓋。
### 12. Glossary
|名詞|定義|
|---|---|
|Order|使用者下單記錄|
|SKU|書籍唯一識別碼|
|Payment Gateway|第三方支付平台|
|EKS|AWS Elastic Kubernetes Service|
