Съдържание и теми, включени в курса
Ниво 1: Подземието на откритието – Тайните на изискванията
Мисия: Използване на големи езикови модели (ChatGPT) за извличане на структурирани изисквания от неясен вход.
Ключови дейности:
- Интерпретиране на двусмислени продуктови идеи или заявки за функционалности
-
Използване на AI за:
- Генериране на потребителски истории и критерии за приемане
- Предлагане на персони и сценарии
-
Генериране на визуални артефакти (напр. прости диаграми с Mermaid или draw.io)
Резултат: Структуриран беклог от потребителски истории + начален домейн модел/визуализации
Ниво 2: Ковачницата на дизайна – Свитъкът на архитекта
Мисия: Използване на AI за създаване и валидиране на архитектурни планове.
Ключови дейности:
-
Използване на AI за:
- Предлагане на архитектурен стил (монолит, микросървиси, безсървърни)
- Генериране на високочестотни компонентни и интеракционни диаграми
- Скелетно изграждане на класови/модулни структури
-
Предизвикване на избора на другите чрез партньорски прегледи на дизайна
Резултат: Валидирана архитектура + кодови скелети
Ниво 3: Арената на кода – Ръкавицата на кодекса
Мисия: Използване на AI копилоти за внедряване на функционалности и подобряване на кода.
Ключови дейности:
- Използване на GitHub Copilot или ChatGPT за внедряване на функционалност
-
Рефакториране на AI-генериран код за:
- Производителност
- Сигурност
- Поддържаемост
-
Инжектиране на „code smells“ и провеждане на партньорски предизвикателства за почистване
Резултат: Функционална, рефакторирана, AI-генерирана кодова база
Ниво 4: Блатото на бъгове – Тествай мрака
Мисия: Генериране и подобряване на тестове с AI, след което откриване на бъгове в чужд код.
Ключови дейности:
-
Използване на AI за генериране на:
- Юнит тестове
- Интеграционни тестове
- Симулации на гранични случаи
-
Размяна на бъгав код с друг екип за AI-подпомогнато дебъгване
Резултат: Тестови пакет + доклад за бъгове + корекции на бъгове
Ниво 5: Порталите на тръбопровода – Вратата на автоматона
Мисия: Настройка на интелигентни CI/CD тръбопроводи с AI съдействие.
Ключови дейности:
-
Използване на AI за:
- Дефиниране на работни потоци (напр. GitHub Actions)
- Автоматизиране на стъпките за изграждане, тестване и внедряване
-
Предлагане на политики за откриване на аномалии/връщане назад
Резултат: AI-подпомогнат, работещ скрипт или поток на CI/CD тръбопровод
Ниво 6: Цитаделата на мониторинга – Стражевата кула на логовете
Мисия: Анализ на логове и използване на ML за откриване на аномалии и симулиране на възстановяване.
Ключови дейности:
- Анализ на предварително попълнени или генерирани логове
-
Използване на AI за:
- Идентифициране на аномалии или тенденции в грешките
- Предлагане на автоматизирани отговори (напр. самовъзстановяващи се скриптове, предупреждения)
-
Създаване на табла за управление или визуални обобщения
Резултат: План за мониторинг или симулиран механизъм за интелигентно предупреждение
Финално ниво: Арената на героя – Изгради върховния AI-поддържан SDLC
Мисия: Екипите прилагат всичко научено, за да изградят работещ SDLC цикъл за мини-проект.
Ключови дейности:
- Избор на мини-проект от екипа (напр. тракер за бъгове, чатбот, микросървис)
-
Прилагане на AI във всяка фаза на SDLC:
- Изисквания, Дизайн, Код, Тест, Внедряване, Мониторинг
- Представяне на резултатите в кратка демонстрация на екипа
Гласуване от колеги или журиране за най-ефективен AI-захранван тръбопровод
Резултат: Изчерпателна AI-подобрена SDLC имплементация + представяне на екипа
До края на този уъркшоп участниците ще могат да:
- Прилагат инструменти с генеративен AI за извличане и структуриране на софтуерни изисквания
- Генерират архитектурни диаграми и валидират дизайнерски решения, използвайки AI
- Използват AI копилоти за внедряване и рефакториране на код с производствено качество
- Автоматизират генерирането на тестове и извършват AI-подпомогнато дебъгване
- Проектират интелигентни CI/CD тръбопроводи, които откриват и реагират на аномалии
- Анализират логове с AI/ML инструменти, за да идентифицират рискове и симулират самовъзстановяване
- Демонстрират напълно AI-подобрен SDLC чрез мини екипен проект
Изисквания
Аудитория: Софтуерни разработчици, тестери, архитекти, DevOps инженери, продуктови собственици
Участниците трябва да притежават:
- Практическо разбиране на жизнения цикъл на разработка на софтуер (SDLC)
- Практически опит с поне един език за програмиране (напр. Python, Java, JavaScript, C# и др.)
-
Запознатост с:
- Писане и четене на потребителски истории или изисквания
- Основни принципи на софтуерния дизайн
- Контрол на версиите (напр. Git)
- Писане и изпълнение на юнит тестове
- Изпълнение или интерпретиране на CI/CD тръбопроводи
Това е уъркшоп за средно до напреднало ниво. Идеален е за професионалисти, които вече са част от екипи за доставка на софтуер (разработчици, тестери, DevOps инженери, архитекти, продуктови собственици).
Отзиви от участници (1)
Придобих знания за библиотеката Streamlit на Python и със сигурност ще опитам да я използвам, за да подобря приложенията в моя екип, които са създадени с R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Курс - GitHub Copilot for Developers
Машинен превод