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课程大纲
⚔️ 第1级: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:
- 解释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
- 生成视觉化产物(例如,使用Mermaid或draw.io生成简单图表)
成果: 结构化的用户故事积压 + 初始领域模型/视觉化
🔥 第2级:设计熔炉——建筑师的卷轴
任务: 使用AI创建和验证架构计划。
关键Activiti:
- 使用AI:
- 提出架构风格(单体、微服务、无服务器)
- 生成高层次的组件和交互图
- 搭建类/模块结构
- 通过同行设计审查挑战彼此的选择
成果: 验证的架构 + 代码骨架
🧙♂️ 第3级:代码竞技场——代码之书挑战
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:
- 提高性能
- 增强安全性
- 提升可维护性
- 注入“代码异味”并进行同行清理挑战
成果: 功能完善、重构后的AI生成代码库
🐛 第4级:错误沼泽——测试黑暗
任务: 使用AI生成和改进测试,然后在他人代码中查找错误。
关键Activiti:
- 使用AI生成:
- 单元测试
- 集成测试
- 边缘案例模拟
- 与另一团队交换错误代码进行AI辅助调试
成果: 测试套件 + 错误报告 + 错误修复
⚙️ 第5级:管道门户——自动化之门
任务: 在AI的协助下设置智能CI/CD管道。
关键Activiti:
- 使用AI:
- 定义工作流程(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、可运行的CI/CD管道脚本或流程
🏰 第6级:监控城堡——日志的守望塔
任务: 分析日志并使用ML检测异常和模拟恢复。
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)
- 创建仪表板或视觉化摘要
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项目构建一个可运行的SDLC循环。
关键Activiti:
- 选择一个团队小项目(例如,错误跟踪器、聊天机器人、微服务)
- 在每个SDLC阶段应用AI:
- 需求、设计、代码、测试、部署、监控
- 在团队演示中展示成果
同行投票或评判最有效的AI驱动管道
成果: 端到端的AI增强SDLC实施 + 团队展示
在本次研讨会结束时,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助手实现和重构生产级代码
- 自动化测试生成并进行AI辅助调试
- 设计智能CI/CD管道,检测并应对异常
- 使用AI/ML工具分析日志,识别风险并模拟自愈
- 通过小团队项目展示完全AI增强的SDLC
要求
受众:软件开发人员、测试人员、架构师、DevOps工程师、产品负责人
参与者应具备:
- 对软件开发生命周期(SDLC)有基本了解
- 至少一种编程语言的实践经验(例如,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(例如,Git)
- 编写和执行单元测试
- 运行或解读CI/CD管道
💡 这是一个中级到高级的研讨会。适合已经参与软件交付团队的专业人士(开发人员、测试人员、DevOps工程师、架构师、产品负责人)。
7 小时