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課程簡介
需求與規劃階段的 AI 應用
- 使用自然語言處理 (NLP) 和大型語言模型進行需求分析
- 將利害關係人輸入轉化為 Epic 和使用者故事
- 使用 AI 工具進行故事精煉及驗收標準生成
AI 增強的設計與架構
- 使用 AI 模擬系統組件與依賴關係
- 生成架構圖與 UML 建議
- 透過提示驅動系統推理進行設計驗證
AI 增強的開發工作流
- AI 輔助程式碼生成與样板結構搭建
- 使用 LLMs 進行程式碼重構與效能改進
- 將 AI 工具整合至 IDE(例如 Copilot、Tabnine、CodeWhisperer)
AI 測試
- 使用 AI 模型生成單元與整合測試
- AI 輔助回歸分析與測試維護
- 使用 AI 進行探索性與邊界案例生成
文件、審查與知識共享
- 從程式碼和 API 自動生成文件
- 使用 AI 提示與檢查表自動化程式碼審查
- 使用對話式 AI 建立知識庫與常見問題解答 (FAQ)
CI/CD 與部署自動化中的 AI
- AI 增強的管線優化與風險導向測試
- 智能藍綠部署(canary release)與回滾建議
- AI 在部署驗證與事後分析中的應用
治理、倫理與實施策略
- 確保負責任的 AI 使用,避免生成程式碼中的偏見
- 審計與合規性於 AI 輔助工作流中
- 建立跨 SDLC 分階段採用 AI 的路線圖
總結與下一步
最低要求
- 理解軟體開發生命週期概念
- 具備軟體架構或團隊領導經驗
- 熟悉 DevOps、敏捷實踐或 SDLC 工具
受眾對象
- 軟體架構師
- 開發主管
- 工程經理
14 小時
客戶評論 (1)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
機器翻譯