课程大纲

需求与规划阶段中的AI

  • 使用NLP和LLMs进行需求分析
  • 将利益相关者输入转化为史诗和用户故事
  • 用于故事细化和验收标准生成的AI工具

AI增强的设计与架构

  • 使用AI建模系统组件和依赖关系
  • 生成架构图和UML建议
  • 通过基于提示的系统推理进行设计验证

AI增强的开发工作流

  • AI辅助的代码生成和样板搭建
  • 使用LLMs进行代码重构和性能优化
  • 将AI工具集成到IDE中(例如Copilot、Tabnine、CodeWhisperer)

使用AI进行测试

  • 使用AI模型生成单元测试和集成测试
  • AI辅助的回归分析和测试维护
  • 使用AI生成探索性和边界案例

Documentation、评审与知识共享

  • 从代码和API自动生成文档
  • 使用AI提示和检查表进行代码评审自动化
  • 使用对话式AI创建知识库和FAQ

CI/CD和部署自动化中的AI

  • AI增强的流水线优化和基于风险的测试
  • 智能金丝雀发布和回滚建议
  • AI在部署验证和部署后分析中的应用

Go治理、伦理与实施策略

  • 确保AI的负责任使用,避免生成代码中的偏见
  • AI辅助工作流中的审计与合规
  • 为SDLC中的分阶段AI采用制定路线图

总结与下一步

要求

  • 了解软件开发生命周期的概念
  • 具备软件架构或团队领导经验
  • 熟悉DevOps、敏捷实践或SDLC工具

受众

  • 软件架构师
  • 开发负责人
  • 工程经理
 14 小时

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