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化為史詩和用戶故事
  • 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輔助代碼生成和模板腳手架
  • 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輔助回歸分析和測試維護
  • 使用AI生成探索性和邊界案例

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、倫理與實施策略

  • 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性檢查
  • 構建分階段在SDLC中採用AI的路線圖

總結與下一步

最低要求

  • 了解軟件開發生命週期概念
  • 具備軟件架構或團隊領導經驗
  • 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:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

課程分類