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課程簡介
AI在需求與規劃階段
- 使用NLP和LLMs進行需求分析
- 將利益相關者輸入轉換為史詩和用戶故事
- 使用AI工具進行故事精煉和驗收標準生成
AI增強設計與架構
- 使用AI建模系統組件和依賴關係
- 生成架構圖和UML建議
- 通過基於提示的系統推理進行設計驗證
AI增強開發工作流程
- AI輔助代碼生成和樣板搭建
- 使用LLMs進行代碼重構和性能改進
- 將AI工具集成到IDE中(例如Copilot、Tabnine、CodeWhisperer)
使用AI進行測試
- 使用AI模型生成單元和集成測試
- AI輔助的回歸分析和測試維護
- 使用AI進行探索性和邊界案例生成
Documentation, 審查與知識共享
- 從代碼和API自動生成文檔
- 使用AI提示和檢查表自動化代碼審查
- 使用對話式AI創建知識庫和FAQ
AI在CI/CD和部署自動化中的應用
- AI增強管道優化和基於風險的測試
- 智能金絲雀發布和回滾建議
- AI在部署驗證和部署後分析中的應用
Go治理、道德與實施策略
- 確保負責任的AI使用,避免生成代碼中的偏見
- 在AI輔助工作流程中進行審計和合規
- 構建跨SDLC的分階段AI採用路線圖
總結與下一步
最低要求
- 理解軟件開發生命週期的概念
- 具備軟件架構或團隊領導的經驗
- 熟悉DevOps、敏捷實踐或SDLC工具
目標受眾
- 軟件架構師
- 開發負責人
- 工程經理
14 時間: