课程大纲

关卡 1:探索地牢——需求的秘密

任务:使用大型语言模型(如 ChatGPT)从模糊输入中提取结构化需求。

关键活动:

  • 解释模糊的产品想法或功能请求
  • 使用人工智能:
    • 生成用户故事和验收标准
    • 建议用户角色和场景
    • 生成视觉工件(如使用 Mermaid 或 draw.io 创建简单图表)

      成果:结构化的用户故事积压 + 初始领域模型/视觉图表

关卡 2:设计工坊——架构师的卷轴

任务:使用人工智能创建和验证架构计划。

关键活动:

  • 使用人工智能:
    • 建议架构风格(单体、微服务、无服务器)
    • 生成高级组件和交互图
    • 搭建类/模块结构
  • 通过同行设计评审挑战彼此的选择

    成果:经过验证的架构 + 代码骨架

关卡 3:代码竞技场——代码挑战

任务:使用人工智能助手实现功能并改进代码。

关键活动:

  • 使用 GitHub Copilot 或 ChatGPT 实现功能
  • 重构人工智能生成的代码,以提升:
    • 性能
    • 安全性
    • 可维护性
  • 注入“代码异味”并进行同行清理挑战

    成果:功能完善、经过重构的人工智能生成代码库

关卡 4:Bug 沼泽——测试黑暗

任务:使用人工智能生成和改进测试,然后在他人代码中寻找 Bug。

关键活动:

  • 使用人工智能生成:
    • 单元测试
    • 集成测试
    • 边缘情况模拟
  • 与另一团队交换有 Bug 的代码,进行人工智能辅助调试

    成果:测试套件 + Bug 报告 + Bug 修复

关卡 5:管道门户——自动化之门

任务:在人工智能辅助下设置智能 CI/CD 管道。

关键活动:

  • 使用人工智能:
    • 定义工作流(如 GitHub Actions)
    • 自动化构建、测试和部署步骤
    • 建议异常检测/回滚策略
      成果:人工智能辅助的、可运行的 CI/CD 管道脚本或流程

关卡 6:监控城堡——日志瞭望塔

任务:分析日志并使用机器学习检测异常并模拟恢复。

关键活动:

  • 分析预生成或生成的日志
  • 使用人工智能:
    • 识别异常或错误趋势
    • 建议自动化响应(如自愈脚本、警报)
    • 创建仪表板或视觉摘要
      成果:监控计划或模拟的智能警报机制

最终关卡:英雄竞技场——构建终极人工智能支持的 SDLC

任务:团队应用所学知识,为一个小型项目构建一个可运行的 SDLC 循环。

关键活动:

  • 选择一个团队小型项目(如 Bug 追踪器、聊天机器人、微服务)
  • 在 SDLC 的每个阶段应用人工智能:
    • 需求、设计、编码、测试、部署、监控
  • 在简短的团队演示中展示成果

同行投票或评审最具效率的人工智能驱动管道

成果:端到端的人工智能增强 SDLC 实现 + 团队展示

工作坊结束时,参与者将能够:

  • 应用生成式人工智能工具提取和结构化软件需求
  • 生成架构图并使用人工智能验证设计选择
  • 使用人工智能助手实现和重构生产级代码
  • 自动化测试生成并执行人工智能辅助调试
  • 设计能够检测和应对异常的智能 CI/CD 管道
  • 使用人工智能/机器学习工具分析日志,识别风险并模拟自愈
  • 通过一个小型团队项目展示完整的人工智能增强 SDLC

要求

受众:软件开发者、测试人员、架构师、DevOps 工程师、产品负责人

参与者应具备:

  • 对软件开发生命周期(SDLC)的基本理解
  • 至少一种编程语言的实际经验(如 Python、Java、JavaScript、C# 等)
  • 熟悉以下内容:
    • 编写和阅读用户故事或需求
    • 基本软件设计原则
    • 版本控制(如 Git)
    • 编写和执行单元测试
    • 运行或解释 CI/CD 管道

这是一个中级到高级的工作坊,非常适合已经参与软件交付团队的专业人士(开发者、测试人员、DevOps 工程师、架构师、产品负责人)。

 7 小时

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