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