Mastering the SDLC with Artificial Intelligence

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）。

AI Quest 是一个沉浸式的一日工作坊，旨在帮助软件团队在整个软件开发生命周期（SDLC）中整合尖端 AI 工具。该活动以互动游戏的形式展开，分为多个渐进“关卡”，融合了技术技能培养、创造力和团队协作。

参与者将使用 AI 驱动的工具（如 ChatGPT、GitHub Copilot 和基于 ML 的日志分析系统）应对 SDLC 各阶段的现实挑战——从需求收集和设计，到编码、测试、部署和监控。

该工作坊专为现代开发环境设计，旨在提升 AI 应用能力、团队协作效率，并深入理解如何通过生成式 AI 和机器学习能力增强软件交付管道。

 工作坊形式

• 时长：1 整天
• 风格：动手实践、游戏化、高度互动
• 结构：6 个渐进关卡 + 最终项目挑战
• 使用工具：ChatGPT、GitHub Copilot、Mermaid、GitHub Actions、日志分析工具、图表工具等
• 团队合作：参与者以小组形式协作完成每个“关卡”

⚔️ 第1级：探索地牢——需求的秘密

任务： 使用LLMs (ChatGPT)从模糊的输入中提取结构化需求。
关键Activiti：

• 解释模糊的产品想法或功能请求
• 使用AI：
  • 生成用户故事和验收标准
  • 建议角色和场景
  • 生成视觉化产物（例如，使用Mermaid或draw.io生成简单图表）
    成果： 结构化的用户故事积压 + 初始领域模型/视觉化

🔥 第2级：设计熔炉——建筑师的卷轴

任务： 使用AI创建和验证架构计划。
关键Activiti：

• 使用AI：
  • 提出架构风格（单体、微服务、无服务器）
  • 生成高层次的组件和交互图
  • 搭建类/模块结构
• 通过同行设计审查挑战彼此的选择
  成果： 验证的架构 + 代码骨架

🧙‍♂️ 第3级：代码竞技场——代码之书挑战

任务： 使用AI助手实现功能并改进代码。
关键Activiti：

• 使用GitHub Copilot或ChatGPT实现功能
• 重构AI生成的代码以：
  • 提高性能
  • 增强安全性
  • 提升可维护性
• 注入“代码异味”并进行同行清理挑战
  成果： 功能完善、重构后的AI生成代码库

🐛 第4级：错误沼泽——测试黑暗

任务： 使用AI生成和改进测试，然后在他人代码中查找错误。
关键Activiti：

• 使用AI生成：
  • 单元测试
  • 集成测试
  • 边缘案例模拟
• 与另一团队交换错误代码进行AI辅助调试
  成果： 测试套件 + 错误报告 + 错误修复

⚙️ 第5级：管道门户——自动化之门

任务： 在AI的协助下设置智能CI/CD管道。
关键Activiti：

• 使用AI：
  • 定义工作流程（例如，GitHub Actions）
  • 自动化构建、测试和部署步骤
  • 建议异常检测/回滚策略
    成果： AI辅助的、可运行的CI/CD管道脚本或流程

🏰 第6级：监控城堡——日志的守望塔

任务： 分析日志并使用ML检测异常和模拟恢复。
关键Activiti：

• 分析预填充或生成的日志
• 使用AI：
  • 识别异常或错误趋势
  • 建议自动化响应（例如，自愈脚本、警报）
  • 创建仪表板或视觉化摘要
    成果： 监控计划或模拟的智能警报机制

🧙‍♀️ 最终级：英雄竞技场——构建终极AI支持的SDLC

任务： 团队应用所学知识为一个小项目构建一个可运行的SDLC循环。
关键Activiti：

• 选择一个团队小项目（例如，错误跟踪器、聊天机器人、微服务）
• 在每个SDLC阶段应用AI：
  • 需求、设计、代码、测试、部署、监控
• 在团队演示中展示成果

同行投票或评判最有效的AI驱动管道
成果： 端到端的AI增强SDLC实施 + 团队展示

 

在本次研讨会结束时，参与者将能够：

• 应用生成式AI工具提取和结构化软件需求
• 生成架构图并使用AI验证设计选择
• 使用AI助手实现和重构生产级代码
• 自动化测试生成并进行AI辅助调试
• 设计智能CI/CD管道，检测并应对异常
• 使用AI/ML工具分析日志，识别风险并模拟自愈
• 通过小团队项目展示完全AI增强的SDLC