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課程簡介
需求與規劃階段中的AI應用
- 使用NLP和LLMs進行需求分析
- 將利益相關者輸入轉化爲史詩和用戶故事
- 用於故事細化和驗收標準生成的AI工具
AI增強的設計與架構
- 使用AI建模系統組件和依賴關係
- 生成架構圖和UML建議
- 通過提示式系統推理進行設計驗證
AI增強的開發工作流
- AI輔助代碼生成和樣板搭建
- 使用LLMs進行代碼重構和性能優化
- 將AI工具集成到IDE中(如Copilot、Tabnine、CodeWhisperer)
使用AI進行測試
- 使用AI模型生成單元測試和集成測試
- AI輔助的迴歸分析和測試維護
- 使用AI生成探索性和邊界用例
文檔、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創建知識庫和常見問題解答
CI/CD和部署自動化中的AI應用
- AI增強的管道優化和基於風險的測試
- 智能金絲雀發佈和回滾建議
- AI在部署驗證和部署後分析中的應用
治理、倫理與實施策略
- 確保負責任地使用AI,避免生成代碼中的偏見
- AI輔助工作流中的審計和合規性
- 制定跨SDLC的AI分階段採用路線圖
總結與下一步
最低要求
- 理解軟件開發生命週期概念
- 具備軟件架構或團隊領導經驗
- 熟悉DevOps、敏捷實踐或SDLC工具
受衆
- 軟件架構師
- 開發負責人
- 工程經理
14 時間:
客戶評論 (1)
講師在Copilot高級使用方面的知識以及充分且高效的實踐環節
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
課程 - Intermediate GitHub Copilot
機器翻譯