AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC)

• 理解软件开发生命周期的概念
• 具备软件架构或团队领导的经验
• 熟悉DevOps、敏捷实践或SDLC工具

目标受众

• 软件架构师
• 开发负责人
• 工程经理

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) 是一门实用课程，探讨人工智慧如何提升软体开发过程中的每个阶段。从自动化需求分析到智能测试生成与部署优化，学员将学习如何在整个生命周期中整合AI工具与技术。

这门由讲师引导的培训（线上或线下）面向希望透过AI辅助工作流程和工具来现代化其SDLC的中阶软体领导者。

在培训结束时，学员将能够：

• 利用AI将业务需求转化为结构化需求与用户故事。
• 使用LLM改进代码文档、审查与重构。
• 使用AI工具自动生成测试案例与覆盖率分析。
• 在CI/CD管道中应用AI驱动的监控与部署决策。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在即时实验室环境中进行实作。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

AI在需求与规划阶段

• 使用NLP和LLMs进行需求分析
• 将利益相关者输入转换为史诗和用户故事
• 使用AI工具进行故事精炼和验收标准生成

AI增强设计与架构

• 使用AI建模系统组件和依赖关系
• 生成架构图和UML建议
• 通过基于提示的系统推理进行设计验证

AI增强开发工作流程

• AI辅助代码生成和样板搭建
• 使用LLMs进行代码重构和性能改进
• 将AI工具集成到IDE中（例如Copilot、Tabnine、CodeWhisperer）

使用AI进行测试

• 使用AI模型生成单元和集成测试
• AI辅助的回归分析和测试维护
• 使用AI进行探索性和边界案例生成

Documentation, 审查与知识共享

• 从代码和API自动生成文档
• 使用AI提示和检查表自动化代码审查
• 使用对话式AI创建知识库和FAQ

AI在CI/CD和部署自动化中的应用

• AI增强管道优化和基于风险的测试
• 智能金丝雀发布和回滚建议
• AI在部署验证和部署后分析中的应用

Go治理、道德与实施策略

• 确保负责任的AI使用，避免生成代码中的偏见
• 在AI辅助工作流程中进行审计和合规
• 构建跨SDLC的分阶段AI采用路线图

总结与下一步