AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC)

• 理解軟件開發生命週期的概念
• 具備軟件架構或團隊領導的經驗
• 熟悉DevOps、敏捷實踐或SDLC工具

目標受眾

• 軟件架構師
• 開發負責人
• 工程經理

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) 是一門實用課程，探討人工智慧如何提升軟體開發過程中的每個階段。從自動化需求分析到智能測試生成與部署優化，學員將學習如何在整個生命週期中整合AI工具與技術。

這門由講師引導的培訓（線上或線下）面向希望透過AI輔助工作流程和工具來現代化其SDLC的中階軟體領導者。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 利用AI將業務需求轉化為結構化需求與用戶故事。
• 使用LLM改進代碼文檔、審查與重構。
• 使用AI工具自動生成測試案例與覆蓋率分析。
• 在CI/CD管道中應用AI驅動的監控與部署決策。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實作。

課程定制選項

• 如需定制本課程，請聯繫我們安排。

AI在需求與規劃階段

• 使用NLP和LLMs進行需求分析
• 將利益相關者輸入轉換為史詩和用戶故事
• 使用AI工具進行故事精煉和驗收標準生成

AI增強設計與架構

• 使用AI建模系統組件和依賴關係
• 生成架構圖和UML建議
• 通過基於提示的系統推理進行設計驗證

AI增強開發工作流程

• AI輔助代碼生成和樣板搭建
• 使用LLMs進行代碼重構和性能改進
• 將AI工具集成到IDE中（例如Copilot、Tabnine、CodeWhisperer）

使用AI進行測試

• 使用AI模型生成單元和集成測試
• AI輔助的回歸分析和測試維護
• 使用AI進行探索性和邊界案例生成

Documentation, 審查與知識共享

• 從代碼和API自動生成文檔
• 使用AI提示和檢查表自動化代碼審查
• 使用對話式AI創建知識庫和FAQ

AI在CI/CD和部署自動化中的應用

• AI增強管道優化和基於風險的測試
• 智能金絲雀發布和回滾建議
• AI在部署驗證和部署後分析中的應用

Go治理、道德與實施策略

• 確保負責任的AI使用，避免生成代碼中的偏見
• 在AI輔助工作流程中進行審計和合規
• 構建跨SDLC的分階段AI採用路線圖

總結與下一步