作者序

以當前 LLM（Large Language Model）的能力，開發人員可能只要對 AI agent 說：「幫我把這個專案的某些類別重構成 immutable types。」AI 就能完成重構，連相關的測試也一併寫好。

然而，開發者如何能確定專案中的哪些部分應該要採用不可變設計（immutable design）？預期能帶來哪些好處？如何驗證其效益？以及，如何判斷 AI 採取的作法是恰當的？

我認為，無論與 AI 工具的協作方式是 HOTL（Human-on-the-Loop）還是 HITL（Human-in-the-Loop），即便開發者連一行程式碼都不用寫，仍然需要具備「設計決策的判斷能力」。我希望這本書能在這方面提供一些幫助。

備註：HOTL 指 AI 自主執行工作，由人監督其運作，並在必要時介入；HITL 則將人的參與納入工作流程，例如由人審核 AI 的提案，確認後才執行下一步。

對有經驗的 C#/.NET 開發者而言，這也意味著重新思考熟悉的設計方式。物件導向仍有它的適用場景，而隨著 C# 語言版本的演進，以資料為中心的設計方式也越來越值得嘗試。

C# 的 record、init、模式比對，加上 .NET 的不可變集合，讓開發者更容易將資料與操作分開思考。然而，知道這些工具怎麼用，與理解它們能帶來什麼設計上的改變，仍有一段距離。我希望這本書能稍稍縮短這個距離。

是為序。

蔡煥麟 (Michael Tsai)