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課程時長 14 時間：
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
