運用 DDD 與 BizDevOps 面對複雜業務挑戰

DDD & Domain Modeling: Using AI to Accelerate Design - with Staffan Palopää

https://www.youtube.com/watch?v=fyN8yGtlIjs

軟體開發從來就不是一件簡單的事，又要高超的技術，也要跟的上業務需求。這時 Domain Driven Design(DDD) 及 BizDevOps 這兩者的組合要出來救場了。DDD 負責把複雜的業務場景弄清楚，BizDevOp讓開發與業務單位可以緊密一起共同前進。讓我們來看看這兩者可以如何結合，讓軟體開發更加順利。

跨部門溝通斷層與 DDD 的角色

在實務中，部門之間常因語言與目標的差異而產生溝通斷層：業務端使用市場導向的術語，開發與運維團隊則關注程式碼品質和系統穩定度，再加上需求頻繁變更與資訊不對稱，更容易引發誤解或衝突。DDD 的核心價值在於建立通用語言（Ubiquitous Language），將業務目標與技術實現透過「一致的詞彙與概念」連結起來，確保各方在討論產品時所指向的意義都是相同的。BizDevOps 又進一步強化這種對齊，在協作文化與自動化流程中，團隊能夠更迅速地迭代並落實需求。

Event Storming、Bounded Context 與事件驅動架構：DDD 落地關鍵

想讓 DDD 在 DevOps 環境中真正落地，通常會引入事件風暴（Event Storming）工作坊，協助快速釐清業務流程與核心事件，並經由跨部門討論達成對流程的共同理解。接著，利用限界上下文（Bounded Context）將大領域拆分成多個更聚焦的子領域，讓每個上下文都有獨立的專業語言和規則，降低溝通難度與耦合風險。若需要即時或大規模反應業務變化，也可加入事件驅動架構（Event-Driven Architecture），以「事件」作為服務之間的訊號，使整個系統在更新或異常發生時能更具彈性和擴充性。

Context is the key：提供 AI 足夠的真實脈絡

在這樣的流程中，若想運用大型語言模型（LLMs）來優化需求分析或自動化文件生成，就更需要重視上下文的重要性。ThoughtWorks 在其部落格中曾提到「Context is the key」，強調即使是強大的 LLM 也需要充足且精準的背景訊息，才能產生貼近真實業務的需求文檔或程式碼。若只提供一段零散的描述，AI 可能會「自行想像」理想情境，生成與實際需求不符的結果；反之，一旦提供了足夠的領域脈絡與歷史演進、運作限制與團隊文化等要素，模型才能更準確地理解需求並給出可行的建議。 DDD 原本就透過「限界上下文」為每個業務子域明確劃分範圍與語意規則，而 BizDevOps 的跨部門協作更能確保上下文資訊被持續更新並保持透明。當這些真實而充分的上下文加上 LLM 的強大自然語言處理能力，就能使自動化文件生成、測試案例生成與程式碼建議都更具備落地價值。

建構持續進化的 BizDevOps 與 DDD 流程

為了在 BizDevOps 的高速迭代中確保 DDD 的品質與一致性，首先需要明確定義業務目標與優先級，讓 AI 工具在接收需求時就有完整的背景脈絡。隨後，模型會根據提供的上下文自動生成領域事件、通用語言以及可能的解決方案，不過仍需透過工程師或領域專家整合修訂，以避免產生偏差。最後，將這些結果不斷迭代更新並回饋給 AI，使之逐步「學習」真實業務的演變；同時，開發與運維團隊也能透過事件驅動架構及自動化測試來確保每次更新都符合預期。 一旦形成「提供上下文 → AI 產出建議 → 專家審查修正 → 優化回饋 → 持續交付」的循環機制，就能夠讓團隊在每次需求變更或新功能開發時，都維持高效率與低溝通成本，並以更安全的方式實踐 DDD 與 BizDevOps 的理念。

結語：上下文決定成果，人機協同繪製未來

整體而言，DDD 為我們提供業務與技術對齊的框架，BizDevOps 推動跨部門協作與持續交付，LLMs 則帶來自動化與智慧化的強大助力。這三者結合時，「上下文」便成為關鍵因素；正如 ThoughtWorks 所強調的「Context is the key」，模型的輸出品質端看我們能否為它提供真實而豐富的業務脈絡。唯有在這樣的人機協同基礎上，才能真正落實「從需求到程式碼」的無縫接軌，使軟體開發既能快速響應市場，又不因速度而犧牲架構的穩定與可維護性。當團隊形成良好的溝通文化、持續自動化與精細化管理時，DDD 與 BizDevOps 便能在 AI 這股潮流中充分展現威力，打造更穩健、更具前瞻性的軟體生態。

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Curator

River Lin

DDDTW 社群的核心志工與講師，有多年的後端開發經驗 在 2019 年接觸 DDD 之後被深深的吸引，隨然過程中跌跌撞撞 很感謝有社群的夥伴們一同學習