提取辅助类

本文介绍了一种软件重构方法——将大型类定义拆分为多个小类。通过提取辅助函数或辅助类来简化原始类,例如从庞大的字符串类String中提取特定功能。建议优先使用公共接口实现功能以利于未来的类拆分。

将大型的类定义拆分成多个小类是一种重构的方法。
拆分的方法之一就是提取辅助函数或辅助类。

例如有的类库中会有一个字符串类String,
并在其中定义各种字符串操作,结果String类非常庞大。
将相关的字符串操作单独提取出来就可以缩小String的定义。

那些仅使用公共接口就可以完成的操作都可以提取出来。
平时应该尽量优先使用公共接口完成功能,以方便日后的类拆分。

(转载请注明来源于金庆的专栏)

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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