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課程簡介
⚔️ 第1級:探索地牢——需求的秘密
任務: 使用LLMs (ChatGPT)從模糊的輸入中提取結構化需求。
關鍵Activiti:
- 解釋模糊的產品想法或功能請求
- 使用AI:
- 生成用戶故事和驗收標準
- 建議角色和場景
- 生成視覺化產物(例如,使用Mermaid或draw.io生成簡單圖表)
成果: 結構化的用戶故事積壓 + 初始領域模型/視覺化
🔥 第2級:設計熔爐——建築師的卷軸
任務: 使用AI創建和驗證架構計劃。
關鍵Activiti:
- 使用AI:
- 提出架構風格(單體、微服務、無服務器)
- 生成高層次的組件和交互圖
- 搭建類/模塊結構
- 通過同行設計審查挑戰彼此的選擇
成果: 驗證的架構 + 代碼骨架
🧙♂️ 第3級:代碼競技場——代碼之書挑戰
任務: 使用AI助手實現功能並改進代碼。
關鍵Activiti:
- 使用GitHub Copilot或ChatGPT實現功能
- 重構AI生成的代碼以:
- 提高性能
- 增強安全性
- 提升可維護性
- 注入“代碼異味”並進行同行清理挑戰
成果: 功能完善、重構後的AI生成代碼庫
🐛 第4級:錯誤沼澤——測試黑暗
任務: 使用AI生成和改進測試,然後在他人代碼中查找錯誤。
關鍵Activiti:
- 使用AI生成:
- 單元測試
- 集成測試
- 邊緣案例模擬
- 與另一團隊交換錯誤代碼進行AI輔助調試
成果: 測試套件 + 錯誤報告 + 錯誤修復
⚙️ 第5級:管道門戶——自動化之門
任務: 在AI的協助下設置智能CI/CD管道。
關鍵Activiti:
- 使用AI:
- 定義工作流程(例如,GitHub Actions)
- 自動化構建、測試和部署步驟
- 建議異常檢測/回滾策略
成果: AI輔助的、可運行的CI/CD管道腳本或流程
🏰 第6級:監控城堡——日誌的守望塔
任務: 分析日誌並使用ML檢測異常和模擬恢復。
關鍵Activiti:
- 分析預填充或生成的日誌
- 使用AI:
- 識別異常或錯誤趨勢
- 建議自動化響應(例如,自愈腳本、警報)
- 創建儀表板或視覺化摘要
成果: 監控計劃或模擬的智能警報機制
🧙♀️ 最終級:英雄競技場——構建終極AI支持的SDLC
任務: 團隊應用所學知識為一個小項目構建一個可運行的SDLC循環。
關鍵Activiti:
- 選擇一個團隊小項目(例如,錯誤跟踪器、聊天機器人、微服務)
- 在每個SDLC階段應用AI:
- 需求、設計、代碼、測試、部署、監控
- 在團隊演示中展示成果
同行投票或評判最有效的AI驅動管道
成果: 端到端的AI增強SDLC實施 + 團隊展示
在本次研討會結束時,參與者將能夠:
- 應用生成式AI工具提取和結構化軟件需求
- 生成架構圖並使用AI驗證設計選擇
- 使用AI助手實現和重構生產級代碼
- 自動化測試生成並進行AI輔助調試
- 設計智能CI/CD管道,檢測並應對異常
- 使用AI/ML工具分析日誌,識別風險並模擬自愈
- 通過小團隊項目展示完全AI增強的SDLC
最低要求
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 時間:
客戶評論 (1)
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