什麼是「簡單設計」：從 KISS 原則談起
要了解極限編程（Extreme Programming, XP）的「簡單設計」，就需要先理解 KISS 原則，不然很容易把「簡單設計」理解成一種撰寫程式碼的風格偏好。
KISS 和 XP 所談的簡單，其實都指向同一件事：控制複雜度，讓系統在變動中維持可調整的狀態。
在需求持續改變的專案環境裡，設計的價值不只體現在結構是否優雅，更關鍵的是能否安全修改。
因此設計系統的第一步就是要看清楚：複雜度一旦超出團隊的理解能力，修改風險自然上升，交付節奏也會跟著放慢。
KISS 原則的原始精神與背景
KISS 是 “Keep It Simple, Stupid” 的縮寫，用來提醒設計者避免採用過度複雜解法的經驗原則。
它想說明的原則亦相當簡單：系統越複雜，失誤機率越高，維護成本也會增加。
在軟體開發中，KISS 常被當成一句提醒，但它背後其實是一種風險意識。
當一個設計需要花很多時間解釋，表示它的認知成本已經提高。
當修改一個小功能，卻需要同時理解多層抽象與隱藏依賴，那麼系統的脆弱度也會隨之增加。
為什麼軟體設計容易走向過度複雜
實際上，複雜很少來自刻意追求困難做法，通常是源自於幾種常見心理因素。
- 想一次把未來情境都納入考量
在面對需求時，人往往會自然推演各種未來的可能變化，提前建立擴充點與抽象層。當這些假設沒有依照預期發生時，設計就會留下未被使用的多餘結構。 - 對變更風險的不安
過去曾因修改造成問題時，團隊容易傾向增加設計層次來保護自己。類別變多、接口變多、設定變多，系統看起來更完整，同時也提高理解負擔。 - 將彈性視為價值本身
彈性確實重要，但每增加一個可擴充點，系統的認知負擔也會同步上升。如果缺乏實際需求支撐，這些彈性很容易成為維護負擔。
這些行為背後有一個共同來源：對未來不確定性的焦慮。
為了降低未來風險，團隊會選擇在當下增加設計複雜度，結果便是提高了修改成本，但卻未必真的換來穩定。
KISS 的核心其實是風險控制
KISS 原則提醒我們，設計的目標在於讓系統保持可調整性。
當設計維持簡單，理解速度會提升。理解速度提升，修改風險會隨之下降。修改風險下降，團隊才有餘裕面對變化。
這裡談的「簡單」，指的是每個元素（模組、類別、方法）都能對應到明確需求。
缺乏需求支撐的結構，就值得團隊重新評估是否保留。
極限編程中的「簡單設計」定義
在 XP 的脈絡裡，簡單設計有清楚的判斷準則可依循。
它關心的是在需求持續變動的環境中，設計如何保持清晰、可驗證、可調整。
當標準有具體形式，團隊討論設計時，就能回到可觀察的行為，而不是憑感覺判斷。
XP 將簡單設計整理成四個有優先順序的判斷準則，這個順序本身就是一種價值排序。
通過所有的測試：只寫恰好能通過測試的程式碼
第一個判斷準則是通過所有的測試。
在 XP 的節奏中，測試通常與實作同步，甚至先於實作出現。
當測試已經清楚描述需求，實作的目標就很明確：撰寫恰好能通過測試的程式碼。
這裡的「恰好」代表的是設計邊界清楚，測試涵蓋到哪裡，實作就延伸到哪裡。
若測試沒有涉及額外擴充情境，就不需要預先建立相關結構。
當新需求出現時，新的測試會自然推動設計演進。
這種方式會讓設計始終貼近需求，也能避免無根據的結構膨脹。
消除重複：讓變化集中在單一位置
第二個判斷準則是消除重複。
重複代表同一份知識散落在多個地方，若需求一旦變更，修改者便需要搜尋並同步調整所有位置，否則就會產生不一致。
XP 透過持續重構（Refactoring）逐步整合重複邏輯，當重複被集中，設計會更清楚，修改範圍也更明確，讓每一次調整，都能對應到單一知識點。
消除重複就等於在為未來的修改降低風險。
表達設計意圖：降低理解門檻
第三個判斷準則是表達設計意圖。
程式碼承載執行邏輯與設計決策。命名是否貼近行為、方法是否聚焦單一責任、結構是否自然分層，都會影響閱讀速度。
當設計意圖清楚，閱讀者就不需要依賴背景記憶來補齊脈絡。
理解時間縮短，修改信心就會隨之提高。在多人協作環境中，這種可理解性會直接影響開發節奏。
使用最少的元素：讓結構貼近當下需求
第四個判斷準則是使用最少的元素。
當功能可以用較少的類別、方法或抽象層完成，就不必額外增加結構。
每增加一個元素，都代表未來需要理解與維護的負擔。
在前三項已經達成的前提下，再去掉所有移除後仍不會違反前三項判斷準則的程式碼，設計自然會趨於精簡。
YAGNI 與當下需求導向設計
簡單設計密切相關的另一個概念是 YAGNI（You Aren’t Gonna Need It）。
YAGNI 提醒團隊：只有在需求真正出現時，才為它設計對應結構。
預測式設計往往基於假設，而假設之所以為假設，即是它不一定成立，也不一定會發生。
當系統處在高度變動環境中，預先為多種可能情境建立擴充點，只會提高理解成本與維護負擔。
每多一層抽象，團隊就多一層需要理解的概念。
需求導向設計的核心做法很單純：
- 以現有測試為邊界。
- 以現有需求為範圍。
- 透過重構回應新情境。
這種策略以變化是常態為前提，選擇用演進方式應對變化，而不是一次推演完整未來。
對團隊來說，YAGNI 有助於降低心理壓力，因為設計不需要一次做到完備，而是可以隨著需求逐步調整。
簡單設計是一種演進策略
極限編程中的簡單設計，透過四個判斷準則與 YAGNI 原則，形成一個清楚的行動框架：
先確保行為正確，再集中知識、消除重複，接著讓設計清楚表達意圖，最後減少多餘元素，僅在需求出現時才擴充設計。
這樣的做法假設變化會持續發生，因此將設計視為一個持續調整的過程。
簡單設計也因此成為一種系統演進的策略，而不是一次完成的產物。
簡單設計如何在實務中落地
簡單設計不會因為一次架構決策就自動成立，它需要在日常開發節奏中被持續維護。
只要缺乏對應行為支撐，系統很快就會累積例外處理、暫時性修補與重複邏輯，讓設計漸漸複雜。
設計一旦失去整理節奏，理解成本便會逐步上升，修改風險也會同步提高。
簡單設計通常依賴三個機制：測試驅動、持續重構，以及清楚的命名與責任切分。
測試驅動如何限制設計範圍
測試驅動開發（Test-Driven Development, TDD）提供的是邊界控制機制。
當測試先行或與實作同步存在，設計會自然受到限制。
開發者的注意力會放在讓測試通過，而不是延伸到尚未出現的情境，設計範圍便會貼近當下需求。
在沒有測試的情境下，設計討論往往容易擴張到未來可能情境。而當測試存在，討論則會回到目前需求是否有被測試完整覆蓋。
測試提供即時回饋，使修改行為具備驗證依據，也降低對變更的心理壓力。
這種限制讓設計維持在可調整的區間，而不會提前膨脹。
重構如何維持設計簡單
即使設計一開始貼近需求，隨著功能增加，結構仍會逐步變得複雜。
如果缺乏整理機制，原本清楚的設計就會被例外情境覆蓋。
重構（Refactoring）的角色，是在功能正確的前提下重新整理結構。
透過小步調整，例如提取方法、整併重複邏輯、重新命名類別，可以讓設計回到可理解的狀態。
重構需要兩個條件支撐：
- 自動化測試能快速提供回饋。
- 團隊在節奏中能保留整理時間。
若團隊只有交付壓力，而缺乏整理空間，設計會自然朝短期解法的方向發展，變得越來越複雜。
將重構融入日常，比安排一次性大型翻修更穩定，小幅度調整能降低心理阻力，也讓設計品質持續改善。
命名與責任單一如何降低理解成本
簡單設計會反映在閱讀程式碼的體驗上。
當類別與方法名稱能直接對應行為，閱讀者能快速建立理解模型。當每個模組只負責清楚範圍內的工作，責任邊界也會明確。
在多人協作環境中，可理解性會直接影響修改速度。
理解成本越低，決策越穩定。設計維持清晰整潔，團隊對應變化的行動空間就會擴大。
命名一致、避免模糊抽象、控制單一責任範圍，這些都是維持簡單設計的日常動作。
簡單設計依賴穩定節奏
簡單設計需要持續維護。測試限制設計範圍，重構整理累積結構，清楚結構降低理解成本。
當這些行為穩定存在，系統會維持在可調整的區間。設計因此能隨需求演進，而不會脫離團隊的掌握範圍。
在 AI 協作時代，簡單設計為什麼更重要
生成式 AI 進入開發流程之後，程式碼產出的速度明顯提升。
在這種節奏下，設計品質對系統穩定度的影響會被放大。當程式碼撰寫的速度提升，新增結構與抽象層的門檻也同步降低。
如果缺乏簡單設計的節奏，系統複雜度會在短時間內快速累積，工程師的理解能力若跟不上生成速度，團隊就會逐漸失去對系統的掌握。
簡單設計因此成為一種穩定機制。
AI 會放大既有設計模式
生成式 AI 會依據現有程式碼的結構與命名模式產生內容。系統原本的設計品質，會直接影響生成結果。
若責任範圍模糊，AI 產出通常也會混合多種邏輯。若抽象層過多，AI 會延續這種層次，甚至再增加中介結構。若命名不一致，語意則會進一步分散。
在這種情境下，生成速度越快，複雜度累積也越快。
沒有簡單設計作為邊界，團隊將花更多時間整理結構，而不是回應需求。
簡單設計讓 AI 產出更可控
當系統結構清楚、責任單一、測試完整，AI 生成的內容會自然集中在明確範圍內。
清楚命名讓語意穩定，單一責任讓修改範圍可預測，完整測試讓生成結果可以立即驗證。
在這樣的條件下，AI 產出成為可驗證的素材。設計保持簡單，修改影響範圍也會維持在可理解區間。
簡單設計在這裡發揮的是約束作用。
AI + XP 節奏：人負責判斷，AI 負責生成
在極限編程的節奏中，設計與實作本來就分成不同層次的決策。
需求由測試界定，設計透過重構演進，實作緊貼當下需求。
在 AI 協作情境下，可以將這種節奏進一步明確分工：
- 人類負責設計邊界與判斷方向。
- AI 負責在既定邊界內產生實作內容。
例如：
- 由人依需求設計測試，再讓 AI 補齊通過測試的實作。
- 由人決定程式碼的責任切分，再讓 AI 生成對應方法。
- 由 AI 提出重構建議，人評估是否符合設計意圖。
這種節奏讓 AI 成為加速器，而設計控制權仍掌握在人手中。
若沒有清楚邊界，模糊的生成結果會擴散到整個系統。
簡單設計在此扮演節奏控制器的角色。
生成成本降低後，複雜度管理成為核心能力
當產出速度提升，真正的瓶頸轉向複雜度管理，設計判斷成為主要能力。
若結構邊界模糊，生成內容會在不同層次間交錯。若結構清楚，生成影響範圍會被限制在單一模組。
簡單設計讓團隊的理解能力跟上 AI 生成速度，維持協作效率的穩定。
當設計保持可驗證、可理解、可調整，AI 才會成為放大效率的工具，而不只是在加速複雜度累積。
簡單設計常見誤解
在導入「簡單設計」實踐時，真正的阻力往往來自理解上的偏差。
簡單設計的概念本身並不複雜，但實際運作時卻容易將它過度簡化，或與既有的設計習慣混在一起。
這些誤解若沒有被釐清，團隊很難建立穩定節奏，甚至會對簡單設計產生負面印象。
將簡單理解為「快速寫完」
有些團隊會把簡單設計理解為降低設計思考強度，把重點放在快速交付。
結果就是測試不足、命名隨意、結構混雜。
這種做法在短期內看起來節奏變快，長期卻會增加修改成本。當需求調整時，團隊需要花更多時間釐清原本的意圖。
簡單設計關心的是降低複雜度，而不是減少思考。若缺乏測試與重構，設計很快就會偏離可理解的狀態。
將簡單理解為「不需要架構」
另一種常見情況，是把簡單設計與缺乏架構混為一談。
團隊可能避免抽象、避免分層、將所有意圖集中在單一地方，認為只要程式碼能動就代表足夠簡單。
這種做法會讓結構逐步糾纏在一起，責任範圍不清時，任何修改都可能影響多個區域。
簡單設計仍然重視結構，只是讓結構貼近當下需求，並透過演進方式逐步調整。
架構並沒有消失，而是隨著需求成長。
將簡單設計與缺乏未來思考混淆
YAGNI 的精神是僅在需求出現時才擴充設計，有些人會因此擔心系統缺乏前瞻性。
實際上，簡單設計並沒有忽略未來，而是選擇透過重構機制回應未來。
這種策略的前提為變化是常態，因此要保留調整空間，而不是一次性推演完整結構。
當測試與重構機制存在，設計就能隨需求演進。未來的擴充將透過實際需求推動，而不是未定的假設驅動。
對失去控制感的焦慮
簡單設計會讓人感到不安，原因通常與控制感有關。
提前建立抽象與擴充點，會讓設計者感覺已經準備好各種可能情境。而當選擇只滿足當下需求時，心理上便會容易產生不確定感。
這種焦慮在缺乏測試支撐時更為明顯，若團隊無法快速驗證修改結果，對未來的擔憂便會轉化成結構膨脹。
建立穩定的回饋機制，能逐步降低這種焦慮。
當設計可被驗證，對未來的控制感便會來自可調整的能力，而不是滿足預先擴充的焦慮。
誤解來自將「簡單」等同於「少」
多數誤解源自對「簡單」的字面理解。
簡單在 XP 的語境中，代表結構清楚、責任明確、可驗證、可調整。
當團隊把簡單視為一種節奏管理方式，而不是減少設計投入的理由，效果就能逐步顯現。
團隊如何開始實踐 XP 的簡單設計
理解簡單設計的原則之後，團隊通常會面臨現實上的限制。
專案已在進行中，需求持續增加，人力有限，設計調整不可能一次完成。
簡單設計需要透過穩定的小節奏累積。
一次性全面重構往往風險高、壓力大，也容易影響交付進度，逐步調整更容易維持穩定。
步驟 1：停止為假設需求預留結構
第一步是調整設計決策的習慣。
當需求被討論與實作時，設計只對應已存在的需求或測試。
尚未出現的情境暫時不納入結構，這種收斂會讓設計範圍更清楚。
抽象層減少後，閱讀速度會提升，修改時的猶豫也會降低。
這個階段不需要大規模整理既有系統，可以從新功能開始，讓設計貼近當下需求。
隨著成功經驗累積，團隊對設計邊界的判斷會逐步穩定。
步驟 2：建立可驗證的回饋機制
簡單設計的穩定性來自回饋速度。
若修改後無法立即確認影響範圍，團隊容易透過增加結構來降低不確定性。
因此，建立基本測試與自動化流程，是落地的重要條件。
可以從以下行動開始：
- 為核心邏輯補上自動化單元測試。
- 在持續整合（Continuous integration, CI）中執行自動化單元測試。
- 修改後先觀察測試結果，再決定是否整理結構。
當回饋速度穩定，設計調整的信心才會提升。
步驟 3：讓重構成為日常行為
即使設計一開始貼近需求，隨著功能增加，結構仍會逐步複雜化。
若缺乏持續整理，設計品質就會慢慢下降。
團隊可以在每次功能完成後，進行小幅度檢視，例如：
- 是否出現重複邏輯。
- 命名是否清楚反映行為。
- 責任範圍是否過度集中。
重構應以小步方式進行，每次只改善一個具體問題，避免一次性大幅翻修。
這種方式較容易維持交付節奏，也能降低心理壓力。
當重構成為固定習慣，設計就會維持在可理解的區間。
步驟 4：在 AI 協作下維持設計邊界
若團隊開始使用 AI Coding，設計邊界需要更加明確。
可以採取以下策略：
- 由人依需求設計測試，再讓 AI 補齊實作。
- 將生成範圍限制在單一模組或責任範圍。
- 對生成的程式碼進行結構檢視與重構。
這種分工讓 AI Coding 的行為維持在可控範圍內。AI 提供產出速度，人類維持設計方向。
當結構邊界清楚，生成的程式碼較容易被驗證與整理，系統複雜度也較不容易失控。
簡單設計是一種可累積的節奏
對團隊而言，簡單設計需要透過持續行為建立。
停止預留假設結構，建立可驗證回饋，讓重構成為日常，在 AI 協作下維持清楚邊界。
這些行為會逐步形成穩定節奏。當節奏建立，系統才能維持在可理解、可調整的區間，團隊的修改信心也會隨之提升。
結語：簡單設計真正解決的是什麼問題
從 KISS 原則到 XP 的簡單設計，其關心的核心，其實都是複雜度的管理能力。
軟體開發的環境本身就充滿變動，需求調整、技術更新、成員輪替，都會讓系統持續演進。
當設計逐漸累積過多抽象與假設，理解成本會升高，修改風險也會同步增加，交付節奏因此變得不穩定。
簡單設計提供的是一種管理機制。
- 透過「只寫恰好能通過測試的程式碼」，讓設計貼近當下需求。
- 透過消除重複與持續重構，讓結構維持清晰整潔。
- 透過清楚命名與責任分離，讓理解成本被控制在合理範圍內。
這些行為都讓系統保持在可調整的區間。
在 AI Coding 逐漸普及的時代，程式碼的撰寫速度已經不再是主要限制。
真正的限制在於團隊理解自己所維護的系統程度，若複雜度失控，再多工具也無法挽回節奏。
簡單設計的價值，在於讓變化成為可以管理的過程，它降低修改的心理壓力，也降低決策的不確定性。
當團隊具備維持簡單的能力，系統就能隨需求演進，而不會逐步脫離掌握。
這種能力，比任何一次性的架構優化都更為長久。
簡單設計最終解決的，不是程式碼行數多寡，也不是抽象層次高低。
它解決的是：在變動環境中，團隊是否仍然保有理解與調整系統的能力。
