AI輔助軟件交付培訓
本高級實踐研討會面向軟件工程師、架構師、技術負責人、工程經理和交付團隊,旨在幫助他們瞭解人工智能如何加速從需求分析到生產就緒代碼的完整軟件交付生命週期。
課程重點在於以結構化、可控且適合企業的方式使用人工智能和代理工具。參與者將學習如何將利益相關者的需求轉化爲架構、合同、代碼、測試和受控的交付工作流,而不是依賴簡單的提示。
特別關注人工監督、質量控制、可追溯性、安全性、測試和安全迭代模型,以確保人工智能成爲生產力的倍增器,而不是風險來源。
通過實際演示、真實案例研究和結構化練習,參與者將獲得在現代軟件工程環境中負責任地使用人工智能的框架。
課程簡介
模塊1:背景、範圍和交付挑戰
- 自動完成與自主多步執行
- 軟件交付中的典型AI誤解
- 爲什麼僅靠更好的提示是不夠的
- 識別參與者的工具、痛點與目標
- 爲工程團隊選擇合適的AI運營模式
模塊2:需求攝取與結構化分解
- 構建利益相關者文檔的結構化清單
- 需求提取技術
- 分塊策略:結構、語義、滑動窗口
- 保留依賴關係和交叉引用
- 處理表格、圖表、流程圖和混合輸入
- 有效管理上下文窗口
模塊3:人類判斷的邊界
- 人類決策仍然關鍵的地方
- 識別虛構的依賴關係
- 檢測僞造的約束和倒置邏輯
- 防止不安全的默認設置
- 可追溯性、一致性和完整性的驗證框架
模塊4:從需求到代碼的代理工具
- 架構優先的交付模式
- 組件映射與服務邊界
- API合同作爲交付錨點
- AI工具中的持久規則與約束
- 與需求關聯的任務指令
- 最小提示與約束提示方法
- 合同優先的後端與前端生成
模塊5:代理迭代循環
- 自我糾正螺旋
- 受控的迭代交付週期
- 審查差異和代碼變更
- 檢測範圍蔓延和未授權的修改
- 管理有限的上下文內存
- 利用迭代歷史進行持續改進
模塊6:代碼質量強制
- 針對邊緣案例的提示約束
- 規則文檔作爲活治理工件
- 使用linting和靜態分析的自動門控
- AI生成代碼中的安全掃描
- 依賴與架構一致性檢查
- AI輸出的人工審查協議
模塊7:反饋循環與持續改進
- 將結構化失敗反饋到AI工作流中
- 有界迭代與停止標準
- 記錄週期與結果
- 隨時間改進規則文檔
- 構建可重用的工程智能
模塊8:AI交付中的安全反模式
- 生成代碼中的常見安全風險
- 技術特定的安全規則附錄
- 預提交安全掃描
- AI輔助開發的安全SDLC控制
- 安全交付中的人類責任
模塊9:基於規範的測試
- 從需求生成測試規範
- 領域語言測試設計
- 安全生成測試實現
- 突變測試概念
- 規範覆蓋驗證
- 斷言強度審查
- 診斷提問模型
模塊10:系統維護
- 活的工件:合同、地圖、規則、測試規範
- 隨時間演變的約束
- 長期可維護性的AI治理
- 使用AI控制預防技術債務
- 可持續AI工程團隊的運營模式
最低要求
參與者應具備:
- 軟件開發項目經驗
- 對應用架構基礎的理解
- 熟悉API、後端/前端系統或全棧交付
- 對敏捷或迭代軟件交付的基本瞭解
- 對軟件測試概念的認知
- 接觸過AI編碼工具會有所幫助,但不是必須的
- 適合中級到高級技術專業人員
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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- 利用安全代碼解釋器進行動態計算和轉換。
- 集成瀏覽器工具,實現即時數據檢索和用戶界面交互。
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課程形式
- 互動講座和討論。
- 使用 AgentCore 內存和工具的動手實驗。
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課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
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- 互動式講座和討論。
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- 如需爲此課程定製培訓,請聯繫我們進行安排。
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- 互動式講座與討論。
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- 從代理概念到部署的指導練習。
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