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课程大纲
⚔️ 第1级：需求探索地牢——需求的秘密
任务： 使用LLMs (ChatGPT)从模糊的输入中提取结构化需求。
关键Activiti：
- 解读模糊的产品想法或功能请求
- 使用AI：
- 生成用户故事和验收标准
- 建议角色和场景
- 生成可视化工件（例如，使用Mermaid或draw.io的简单图表）
成果： 结构化的用户故事积压 + 初始领域模型/可视化
🔥 第2级：设计锻造厂——架构师的卷轴
任务： 使用AI创建并验证架构计划。
关键Activiti：
- 使用AI：
- 提出架构风格（单体、微服务、无服务器）
- 生成高层组件和交互图
- 搭建类/模块结构
- 通过同行设计评审挑战彼此的选择
成果： 验证的架构 + 代码骨架
🧙♂️ 第3级：代码竞技场——代码挑战
任务： 使用AI助手实现功能并改进代码。
关键Activiti：
- 使用GitHub Copilot或ChatGPT实现功能
- 重构AI生成的代码以优化：
- 性能
- 安全性
- 可维护性
- 注入“代码异味”并运行同行清理挑战
成果： 功能完备、经过重构的AI生成代码库
🐛 第4级：Bug沼泽——测试黑暗
任务： 使用AI生成并改进测试，然后在他人的代码中寻找Bug。
关键Activiti：
- 使用AI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AI辅助调试
成果： 测试套件 + Bug报告 + Bug修复
⚙️ 第5级：管道门户——自动化之门
任务： 在AI的帮助下设置智能CI/CD管道。
关键Activiti：
- 使用AI：
- 定义工作流（例如，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： AI辅助的、可工作的CI/CD管道脚本或流程
🏰 第6级：监控城堡——日志瞭望塔
任务： 分析日志并使用ML检测异常并模拟恢复。
关键Activiti：
- 分析预填充或生成的日志
- 使用AI：
- 识别异常或错误趋势
- 建议自动化响应（例如，自愈脚本、警报）
- 创建仪表板或可视化摘要
成果： 监控计划或模拟的智能警报机制
🧙♀️ 最终级：英雄竞技场——构建终极AI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工作的SDLC循环。
关键Activiti：
- 选择一个团队小型项目（例如，Bug跟踪器、聊天机器人、微服务）
- 在每个SDLC阶段应用AI：
- 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
同行投票或评审最有效的AI驱动管道
成果： 端到端的AI增强SDLC实现 + 团队展示
在本研讨会结束时，参与者将能够：
- 应用生成式AI工具提取和结构化软件需求
- 生成架构图并使用AI验证设计选择
- 使用AI助手实现并重构生产级代码
- 自动化测试生成并执行AI辅助调试
- 设计能够检测和应对异常的智能CI/CD管道
- 使用AI/ML工具分析日志以识别风险并模拟自愈
- 通过小型团队项目展示完全AI增强的SDLC
要求
受众：软体开发人员、测试人员、架构师、DevOps工程师、产品负责人
参与者应具备：
- 对软体开发生命周期（SDLC）有基本了解
- 至少熟悉一种程式语言（例如：Python、Java、JavaScript、C#等）
- 熟悉：
- 撰写和阅读用户故事或需求
- 基本软体设计原则
- 版本控制（例如：Git）
- 撰写和执行单元测试
- 运行或解释CI/CD管道
💡 这是一个中高级工作坊，适合已经在软体交付团队中的专业人士（开发人员、测试人员、DevOps工程师、架构师、产品负责人）。
7 小时
