AI辅助软件交付 培训
本高级实践研讨会面向软件工程师、架构师、技术负责人、工程经理和交付团队,旨在帮助他们了解人工智能如何加速从需求分析到生产就绪代码的完整软件交付生命周期。
课程重点在于以结构化、可控且适合企业的方式使用人工智能和代理工具。参与者将学习如何将利益相关者的需求转化为架构、合同、代码、测试和受控的交付工作流,而不是依赖简单的提示。
特别关注人工监督、质量控制、可追溯性、安全性、测试和安全迭代模型,以确保人工智能成为生产力的倍增器,而不是风险来源。
通过实际演示、真实案例研究和结构化练习,参与者将获得在现代软件工程环境中负责任地使用人工智能的框架。
课程大纲
模块1:背景、范围和交付挑战
- 自动完成与自主多步执行
- 软件交付中的典型AI误解
- 为什么仅靠更好的提示是不够的
- 识别参与者的工具、痛点与目标
- 为工程团队选择合适的AI运营模式
模块2:需求摄取与结构化分解
- 构建利益相关者文档的结构化清单
- 需求提取技术
- 分块策略:结构、语义、滑动窗口
- 保留依赖关系和交叉引用
- 处理表格、图表、流程图和混合输入
- 有效管理上下文窗口
模块3:人类判断的边界
- 人类决策仍然关键的地方
- 识别虚构的依赖关系
- 检测伪造的约束和倒置逻辑
- 防止不安全的默认设置
- 可追溯性、一致性和完整性的验证框架
模块4:从需求到代码的代理工具
- 架构优先的交付模式
- 组件映射与服务边界
- API合同作为交付锚点
- AI工具中的持久规则与约束
- 与需求关联的任务指令
- 最小提示与约束提示方法
- 合同优先的后端与前端生成
模块5:代理迭代循环
- 自我纠正螺旋
- 受控的迭代交付周期
- 审查差异和代码变更
- 检测范围蔓延和未授权的修改
- 管理有限的上下文内存
- 利用迭代历史进行持续改进
模块6:代码质量强制
- 针对边缘案例的提示约束
- 规则文档作为活治理工件
- 使用linting和静态分析的自动门控
- AI生成代码中的安全扫描
- 依赖与架构一致性检查
- AI输出的人工审查协议
模块7:反馈循环与持续改进
- 将结构化失败反馈到AI工作流中
- 有界迭代与停止标准
- 记录周期与结果
- 随时间改进规则文档
- 构建可重用的工程智能
模块8:AI交付中的安全反模式
- 生成代码中的常见安全风险
- 技术特定的安全规则附录
- 预提交安全扫描
- AI辅助开发的安全SDLC控制
- 安全交付中的人类责任
模块9:基于规范的测试
- 从需求生成测试规范
- 领域语言测试设计
- 安全生成测试实现
- 突变测试概念
- 规范覆盖验证
- 断言强度审查
- 诊断提问模型
模块10:系统维护
- 活的工件:合同、地图、规则、测试规范
- 随时间演变的约束
- 长期可维护性的AI治理
- 使用AI控制预防技术债务
- 可持续AI工程团队的运营模式
要求
参与者应具备:
- 软件开发项目经验
- 对应用架构基础的理解
- 熟悉API、后端/前端系统或全栈交付
- 对敏捷或迭代软件交付的基本了解
- 对软件测试概念的认知
- 接触过AI编码工具会有所帮助,但不是必须的
- 适合中级到高级技术专业人员
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