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:

人數


每位參與者的報價

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