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课程大纲
需求与规划阶段中的AI应用
- 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
- 通过提示式系统推理进行设计验证
AI增强的开发工作流
- AI辅助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(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生成探索性和边界用例
文档、审查与知识共享
- 从代码和API自动生成文档
- 使用AI提示和检查表自动化代码审查
- 使用对话式AI创建知识库和常见问题解答
CI/CD和部署自动化中的AI应用
- AI增强的管道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
治理、伦理与实施策略
- 确保负责任地使用AI,避免生成代码中的偏见
- AI辅助工作流中的审计和合规性
- 制定跨SDLC的AI分阶段采用路线图
总结与下一步
要求
- 理解软件开发生命周期概念
- 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
客户评论 (1)
讲师在Copilot高级使用方面的知识,以及充足且高效的实践环节
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
课程 - Intermediate GitHub Copilot
机器翻译