AI 輔助軟體交付培訓
本進階實務研討會專為軟體工程師、架構師、技術負責人、工程經理及交付團隊設計,旨在幫助參與者了解人工智慧如何加速完整的軟體交付生命週期,從需求分析到可生產部署的程式碼。
本計畫著重於以結構化、可控且適合企業應用方式使用 AI 與代理型工具。學員不僅學習單純的提示技巧,更掌握如何將利害關係人的規格轉換為架構、合約、程式碼、測試以及受規範的交付流程。
課程特別強調人工監督、品質控管、可追溯性、安全性、測試及安全迭代模型,確保 AI 成為提升生產力的倍增器,而非風險來源。
透過實務示範、真實案例研究及結構化練習,參與者將獲得在現代軟體工程環境中負責任地使用 AI 的框架。
課程簡介
模組 1:背景、範圍與交付挑戰
- 自動完成與自主多步執行的對比
- 軟體交付中常見的 AI 迷思
- 為何僅靠更好的提示語並不夠
- 識別參與者的工具、痛點與目標
- 為工程團隊選擇合適的 AI 運作模式
模組 2:規格吸收與結構化分解
- 建立利害關係人文件的結構清單
- 需求萃取技術
- 分塊策略:結構性、語義性、滑動視窗
- 保留相依性與交叉參照
- 處理表格、圖表、流程圖及混合輸入
- 有效管理上下文視窗
模組 3:人工判斷的界線
- 人類決策仍具關鍵作用的領域
- 辨識幻覺產生的相依性
- 偵測虛構的限制與邏輯逆轉
- 防止不安全的有效預設值
- 用於可追溯性、一致性與完整性的驗證框架
模組 4:從需求到程式碼的代理工具應用
- 以架構為先的交付模式
- 元件映射與服務邊界
- 將 API 合約作為交付錨點
- AI 工具中的持久規則與限制
- 連結需求的任務指令
- 最小提示語與受限提示語方法的比較
- 以合約為先的後端與前端生成
模組 5:代理迭代迴圈
- 自我修正螺旋
- 受控的迭代交付循環
- 審查差異與程式碼變更
- 偵測範圍蔓延與未授權修改
- 管理有限的上下文記憶
- 利用迭代歷史進行持續改善
模組 6:程式碼品質 enforcing
- 針對邊緣案例的提示語限制
- 將規則文件視為活動的治理 artifact
- 結合程式碼檢查與靜態分析的自動化關卡
- AI 生成程式碼的安全性掃描
- 相依性與架構合規性檢查
- AI 輸出的審查協議
模組 7:回饋迴圈與持續改善
- 將結構化失敗回饋至 AI 工作流程
- 受限迭代與停止標準
- 記錄循環與結果
- 隨時間優化規則文件
- 建立可重用的工程智慧
模組 8:AI 交付中的安全反模式
- 生成程式碼中常見的資安風險
- 特定技術的資安規則附件
- 提交前資安掃描
- AI 輔助開發的安全 SDLC 控制
- 安全交付中的人類責任
模組 9:以規格為基礎的測試
- 從需求生成測試規格
- 領域語言測試設計
- 安全地生成測試實現
- 突變測試概念
- 規格覆蓋率驗證
- 斷言強度審查
- 診斷性提問模型
模組 10:系統維運
- 活 artifact:合約、地圖、規則、測試規格
- 隨時間演變的限制條件
- 用於長期可維護性的 AI 治理
- 使用 AI 控制防止技術債
- 永續 AI 工程團隊的運作模式
最低要求
參與者應具備以下條件:
- 具備軟體開發專案經驗
- 理解應用程式架構的基本概念
- 熟悉 API、後端/前端系統或全棧交付
- 基礎的敏捷或迭代式軟體交付知識
- 了解軟體測試概念
- 接觸過 AI 編碼工具會有所幫助,但非強制要求
- 適合中階至資深技術專業人士參加
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14 小時Google Antigravity 是一個以代理(Agent)為核心的開發平台,用於編排、監督和協調 AI 驅動的編程及自動化工作流。
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- 優化多代理協作,以處理複雜的開發與運維任務。
課程形式
- 引導式演示與實操作業。
- 聚焦於實際工作流挑戰的情景式演練。
- 在實時 Antigravity 工作區中進行動手實驗。
課程客製化選項
- 如需此課程的客製化版本,請與我們聯繫以討論客製化選項。
測試與驗證代理驅動代碼:Antigravity 中的品質保證
14 小時Antigravity 是一個代表先進代理(Agent)驅動開發工作流的框架。
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完成本培訓後,參與者將能夠:
- 評估代理生成代碼產物的準確性與安全性。
- 運用結構化技術驗證代理執行的任務。
- 有效分析瀏覽器錄製內容並追蹤代理活動軌跡。
- 應用 QA 與安全原則,確保代理工作流的穩定性。
課程形式
- 由講師指導的技術簡報與討論。
- 聚焦於驗證真實代理工作流的實用練習。
- 在受控實驗室環境中進行實地測試與驗證。
課程客製化選項
- 可依需求調整場景、工作流及測試範例。