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  • 软件工程3.0:大模型驱动的研发新范式 人工智能AI大模型软件工程计算机书籍
  • 新商品上架
    • 作者: 朱少民著 | 无编
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2025-05
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    • 作者: 朱少民著| 无编
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2025-05
    • 页数:无
    • ISBN:9787115666390
    • 版权提供:人民邮电出版社

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    内容介绍

    本书系统地探讨了软件工程从 1.0 到 3.0 的演进历程,深入剖析了软件工程 3.0 的新范式及其核心特征。书中详细介绍了软件工程 3.0 的实施策略和路线图,以及提示工程、RAG、智能体、数据治理、模型工程和*治理等核心能力的建设。通过对需求分析、架构设计、UI 生成、结对编程、测试智能化和运维监控等关键环节的实践案例分析,*重塑了软件开发生命周期。此外,书中还对软件工程的未来进行了展望,探讨了多模态技术和 AGI(通用人工智能)等对软件研发的深远影响。 本书适合软件研发管理人员(包括研发总经理、技术经理、项目经理、测试经理等)、 软件工程师、软件测试工程师,以及对软件工程智能化转型感兴趣的读者阅读参考。
    目录

    第1章 演变之路:软件工程的三个时代 001
    1.1 1.0时代:传统软件工程 003
    1.2 2.0时代:敏捷软件工程 005
    1.3 3.0时代开启:智能软件工程 007
    1.3.1 软件工程3.0的特征 008
    1.3.2 软件工程跨时代的比较 012
    1.3.3 软件工程3.0的核心优势 014
    1.3.4 软件工程3.0时代的挑战 016
    第2章 为何定义软件工程3.0 019
    2.1 软件新形态:SaaM 021
    2.1.1 溯源软件2.0 022
    2.1.2 SaaM的表示及其特点 023
    2.2 AIGC*的软件开发新范式 026
    2.2.1 软件开发范式回顾 026
    2.2.2 新范式:模型驱动研发 029
    2.3 生产力革命:迈向10倍效能 031
    2.4 生产关系:*个体与新型团队 033

    第3章 软件工程3.0实施策略和路线图 039
    3.1 实施策略 041
    3.1.1 常见策略 041
    3.1.2 因地制宜 043
    3.1.3 价值优先推进策略 046
    3.2 实施三部曲 049
    3.2.1 自我评估并选择合适的实施方案 051
    3.2.2 局部、有限的实施并适当扩展实施范围 053
    3.2.3 *实施与持续改进 056
    3.3 如何微调适合自己的领域大模型 057
    3.4 如何选择第三方研发大模型 061
    3.5 如何选择第三方API服务 063
    3.6 如何应对*问题 065
    第4章 软件工程3.0的核心能力建设 069
    4.1 提示工程能力:*驾驭大模型 071
    4.1.1 提示词要素与框架 073
    4.1.2 提示词的思维链和思维树 078
    4.1.3 软件研发中的提示工程实践 085
    4.2 RAG技术:利用已有数字资产 091
    4.2.1 RAG介绍 092
    4.2.2 RAG技术实践 096
    4.3 智能体技术:构建行动与反馈之闭环 099
    4.3.1 基于LLM的智能体 100
    4.3.2 示例:AutoGPT 102
    4.3.3 多智能体 103
    4.3.4 智能体框架 108
    4.4 数据治理能力:兵马未动,粮草先行 112
    4.4.1 数据质量标准 113
    4.4.2 数据清洗 114
    4.4.3 数据增强 117
    4.5 模型工程能力:量体裁衣,释放潜能 118
    4.5.1 模型微调技术 119
    4.5.2 微调中的强化学习 123
    4.5.3 模型推理部署 125
    4.5.4 模型评测与改进 127
    4.6 *治理能力:行稳致远 135
    第5章 SE 3.0实践场:重塑软件开发生命周期 139
    5.1 需求获取、分析与定义:循序渐进、水到渠成 142
    5.1.1 RAG+智能体助力需求分析 142
    5.1.2 业务需求收集与获取 145
    5.1.3 业务需求建模与分析 149
    5.1.4 需求定义(生成需求文档) 157
    5.1.5 需求评审与优化 164
    5.1.6 小结 168
    5.2 架构设计:AI辅助设计的奥秘 169
    5.2.1 从技术方案、架构到类的设计 170
    5.2.2 技术架构设计评审 182
    5.2.3 小结 196
    5.3 UI革命:GUI生成和CUI 197
    5.3.1 生成软件UI及其代码 198
    5.3.2 从UI上提升用户体验 206
    5.3.3 小结 211
    5.4 结对编程成为常态:从代码生成到代码评审 212
    5.4.1 人机结对编程的到来 213
    5.4.2 OpenAI o1代码生成能力展示 216
    5.4.3 大模型编程能力评测 227
    5.4.4 AI程序员与*的编程工具 231
    5.4.5 小结 237
    5.5 TDD青春焕发 239
    5.5.1 大模型时代的UTDD 240
    5.5.2 大模型时代的ATDD 247
    5.5.3 小结 256
    5.6 测试智能化:从API测试到E2E测试 258
    5.6.1 LLM驱动测试分析与设计 259
    5.6.2 LLM生成测试用例与脚本 266
    5.6.3 LLM驱动非功能性测试 278
    5.6.4 小结 286
    5.7 LLM驱动运维:异常监控与定位 288
    5.7.1 LLM在运维上的核心能力 289
    5.7.2 LLM在运维上的应用案例 293
    5.7.3 小结 297
    第6章 未来展望 299
    6.1 LLM是银弹、一统天下吗? 301
    6.2 软件复杂度问题能彻底解决吗? 303
    6.3 未来的软件会更加*可信吗? 306
    6.4 未来的研发工具、研发角色、AIGC如何协同? 310
    6.5 多模态给软件研发带来新能力 313
    6.6 AGI对软件研发会有怎样的影响? 316
    参考资料 321
    后记
    作者介绍

    朱少民 同济大学特聘教授、CCF 杰出会员、软件绿色联盟标准评测组组长、国内软件工程*。专注于软件测试、质量管理和软件工程的教学、科研与行业应用。QECon大会和 AiDD 峰会的发起人,通过“软件工程 3.0 时代”个人自媒体账号持续分享前沿观点,推动行业交流与创新。先后获得多项省部级科技进步奖,出版 20 余部*及本译作。十余年间,频繁受邀在国内外学术会与技术峰会发表主题演讲,并为多家世界 500强企业提供专业咨询与顾问服务。曾任思科(中国)软件有限公司 QA *总监,担任 IEEE ICST 2019 工业论坛主席及多个IEEE 国际学术会议程序委员,同时担任《软件学报》和《计算机学报》审稿人。 王干祥 华为云智能化软件研发**,PaaS技术创新Lab主任,中国计算机学会软件工程专业委员会副主任。主导了华为公司的智能化软件研发工作,致力于将AI技术与软件分析技术相结合,推动软件工程领域的创新与发展。近年来带领团队在软件研发领域探索大模型系统,并成功赋能公司的系列软件研发工具。
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