CNGD-SD: Software Development

次世代軟體開發驗證 — 從邏輯思維到實戰架構的全面量化。

兩場考試:觀念題 30 min + 實作題 90 min
總分 1000 分 · 六級分制
清大社團核發

四大評鑑維度

The 4 Pillars

為了提供精準的能力分析報告,CNGD-SD 將 1000 分拆解為以下四個維度,每個維度各佔 250 分。

Pillar I

邏輯構建與演算法

Logic & Algorithms

250pts

考核重點

不考艱澀的動態規劃,考的是「解決問題的步驟」。

具體指標

  • 資料結構(Array / Map / Object)的應用
  • 迴圈優化
  • 邊界條件處理

題目範例

給予一段處理購物車折扣的邏輯,請找出計算錯誤的邏輯漏洞。

Pillar II

現代開發工具與 AI 協作

Modern Tooling, AI & Process

250pts

考核重點

Next Gen 開發者的核心——如何與 AI、工具及團隊流程共生。

具體指標

  • Prompt Engineering(如何下正確指令讓 AI 生成程式碼)
  • Git 版控概念
  • Linting(代碼規範意識)
  • SDLC 軟體開發生命週期
  • Scrum / Agile 敏捷開發流程

題目範例

在一個 Scrum Sprint 中,團隊發現需求有重大變更。請選擇最合適的敏捷應對策略。

Pillar III

框架實作與異步處理

Frameworks & Async

250pts

考核重點

以 Next.js / React 體系為概念核心。

具體指標

  • 元件化思維 (Component-Based)
  • 狀態管理
  • Async/Await (非同步) 處理
  • 客戶端與伺服器端渲染 (CSR/SSR) 的基礎區別

題目範例

在一個串接 API 的過程中,如何處理「讀取中 (Loading)」與「錯誤 (Error)」的狀態切換。

Pillar IV

資料交換與 API 整合

Data & API Integration

250pts

考核重點

軟體不是孤島,而是透過 API 溝通。

具體指標

  • RESTful API 概念
  • JSON 資料解析
  • HTTP 狀態碼(200, 404, 500)的正確理解
  • 基礎驗證流程

題目範例

分析一段 API Response,判斷前端應如何正確映射(Map)資料到 UI 組件上。

分數級距與能力敘述

六級分制

級分級別分數區間
6精熟級880 - 1000
5進階級720 - 879
4中高級560 - 719
3中級400 - 559
2初級240 - 399
1入門級0 - 239
6精熟級880 - 1000

具備架構師潛力。能獨立規劃複雜功能,並極高效地利用 AI 工具優化開發效率。

5進階級720 - 879

優秀的開發者。能熟練運用現代框架完成中型專案,代碼結構清晰。

4中高級560 - 719

具備良好基礎的開發者。能理解框架概念並獨立完成基礎功能開發。

3中級400 - 559

合格的實踐者。能理解他人寫的程式碼並進行維護,具備基礎的實作能力。

2初級240 - 399

具備初步概念。能讀懂簡單程式碼,對開發工具有基本認識。

1入門級0 - 239

尚在學習階段。對軟體開發有初步接觸,在邏輯與工具應用上仍需加強。

常見問題

FAQ
CNGD-SD 測驗需要多長時間?
CNGD-SD 分為兩場考試:第一場為觀念題(選擇題),時長 30 分鐘;第二場為實作題(除錯與程式碼填空),時長 90 分鐘。兩場合計 120 分鐘。建議提前 15 分鐘確認環境設定。
需要什麼程式語言基礎?
CNGD-SD 以 JavaScript / TypeScript 及 React / Next.js 體系為核心,同時涵蓋 SDLC、Scrum 等軟體工程流程知識。建議具備基礎的程式設計概念,但不需要精通特定語言——重點在於邏輯思維與應用能力。
考試是線上還是實體?
目前為線上電腦考試(CBT),考生使用自己的電腦在指定時段完成兩場測驗。待制度與流程穩定後,將轉為實體考場形式舉辦。
是否需要寫完整的程式?
不需要。CNGD-SD 採用情境模擬選擇題搭配程式碼片段填空 / 除錯題,重點在於你是否能「看懂」和「修正」程式碼,而非從零到有撰寫。
成績有效期限是多久?
CNGD 認證成績永久有效。但科技快速演進,建議每 2 年重新參加最新版本的檢定以維持競爭力。
CNGD 與 APCS 有什麼不同?
APCS 偏重演算法與資料結構的學術能力。CNGD-SD 則考核「次世代」開發者的實戰能力:包含 AI 輔助開發、框架實作、API 整合等現代技能,更貼近業界實際工作情境。