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图1 当前的敏捷 SDLC
2. AI驱动的 SDLC
AI可以协助 SDLC 的每个阶段，缩短整个SDLC的反馈环路，使公司能够更快地推出产品。结果如何？企业通过在 SDLC 中使用人工智能驱动的工具来提高竞争优势。
OpenAI 开发的 ChatGPT 等工具可以帮助进行市场调研和趋势分析。AI可以分析客户偏好，并通过简单的文本提示帮助编写用户故事。从技术角度来看，它们还可以在产品发布前自动执行 CI/CD 流程、环境脚本、安全测试和性能测试。
GPT-4 还能帮助开发人员生成功能代码、测试线束和自动化。此外，还可以创建数据模型、DDL 和序列图。
图1 AI的敏捷 SDLC
人工智能在整个 SDLC 中的累积效应可使综合效率提高 30-50%。
3. 在软件工程中应用AI
现在众所周知，AI具有为技术组织增值的巨大潜力。但是，AI能直接帮助哪些关键的软件工程活动呢？下面列出的只是AI能为创建软件的团队做些什么。
1）代码生成
让我们来看看下面这个例子：在 Visual Studio Code 中，安装 AWS CodeWhisperer 扩展后，当用户键入下面的提示时，就会得到一个能解决问题的完整函数：
生成的结果是一个完全可用的函数：
当我们尝试上述提示的变体，增加额外的复杂度时，我们很可能会发现当前AI工具的一个缺陷。
让我们试试下面的提示：
（提示：用于生成美国邮政编码的解析函数，同时将邮政编码转换为经度和纬度）
结果生成如下所示的函数：
我们可以给出提示 "解释下面的 Angular 代码是做什么的"。 下面 ChatGPT 的回复相当全面准确地解释了函数的作用：
正如该示例所示，ChatGPT 可以减少阅读、理解和解释现有应用程序代码所需的时间，并进一步帮助开发人员加快入职或在新代码库中提高工作效率。3）AI驱动的软件工程的其他任务除了编写和解释代码，AI每天都在掌握新的技能。下面列出的只是AI辅助软件开发能力不断增长的少数例子：
编写用户故事
生成数据模型
生成 DDL 和 DML
用人鱼脚本生成数据图表
生成序列图
生成系统图
用任何语言生成 OO 类模型
生成代码
将代码从一种语言翻译成另一种语言
编写自动测试
编写代码文档
改进（重构）现有代码
编写代码注释
生成线框（GalileoAI）
调试代码 + 静态分析（Deepcode）
自动代码重构（Sourcery）
设计模式识别
更完整的清单超出了本文的范围，将在后续文章中介绍。不过，在开始一项复杂的任务之前，最好先在网上查看一下AI功能。可能已经有AI工具或插件可以解决问题。未来还将带来更多工具，并扩展现有工具的功能。在AI的帮助下，开发人员、架构师和参与 SDLC 的每个人都将变成能够更快地编写出更好代码的超人。4. 结论AIGC的出现为技术组织提供了提高效率的工具和技术。团队可以创建更好的软件产品，缩短开发生命周期，并对新原型进行市场测试，从而接触到更多客户，提高团队效率。 企业可以通过拥抱变化并将AI定位为技术转型的核心（AI+X），从AI革命中获益；我们需要将AI的力量视为一种推动力，而不是一种威胁；我们的员工必须根据新出现的新一代AI工具接受再培训，以了解其真正的潜力。此外，企业还可以将AI的应用范围从软件工程扩展到产品管理、质量保证、网络安全和 DevOps。 总之，本文表明，虽然AIGC仍处于起步阶段，但每天都会出现新的、功能更强的工具，这为专注于不断学习、适应和发展的企业提供了可持续的长期竞争优势。审核编辑：刘清
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原文标题：AI如何助力、驱动软件研发？
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