资源简介
IGC 的浪潮风起云涌,在大多数程序员心中,都认为自己是写代码的,所以对于大模型的流行难免产生这样的担忧——ChatGPT 都可以写代码了,那自己是不是未来都要被它取代了?
这恐怕是对软件工程的最大误解。软件开发的核心不是产生代码,而是知识的获取与学习,写代码在软件开发中只占很小的比例,甚至还不是复杂度最高的一部分。也正因如此,如果只把 LLM 作为“编程助手”,对于软件开发效率的提升作用有限。
AI 时代的软件工程,将会变为知识工程。也就是说,想要真正发挥 LLM 的潜力,需要我们从源头出发,把关注点从如何构造软件,变成如何提取组织知识,让知识变成 LLM 能够理解的形式。
为此,我们邀请了 Thoughtworks 全球技术策略顾问徐昊老师,带你掌握知识工程的本质与方法,掌握如何在软件开发全流程中有效管理业务知识,并采用恰当的 LLM 交互方式加速知识传递,最终提高软件研发效能。
第一部分,帮你建立知识工程的整体框架。讨论如何识别软件中的不同知识类别,分析这些知识在传递过程中的认知行为模式,以及如何根据行为模式的不同,选择合适的 LLM 交互模式。
第二部分,带你学习业务知识管理。讲解业务建模、用户故事编写等环节中,需要提取和传递的关键知识有哪些,以及如何将它们组织成 LLM 容易理解的方式。你将了解在业务知识管理中,知识过程是怎么样的,以及有哪些典型的 LLM 模式。
第三部分,实现测试驱动 AI 开发。我们将会讨论如何引入 LLM 来加速知识传递,了解 LLM 结对编程以及引入 LLM 构建有效测试策略的思路与方法。学完这个部分,你将会掌握编码测试阶段如何与 LLM 有效合作。
第四部分,讨论如何构建 AI 辅助的团队。毕竟任何改变,只有彻底改变了团队中的人,才算是真正的落地,AI 也不例外。
需要特别说明的是,为了帮你最大化学习效果,除了图文音频的讲解之外,我们还特别安排了 6 次专场直播,由徐昊老师分享他对于知识工程与大模型应用相关的最新认知。
资源目录
——/天下无鱼17号盘-90T/计算机教程SDJDS/02-极客时间/第四部分/314-100755401-专栏课-徐昊-AI 时代的软件工程(完结) ├─01|围绕不可言说知识构造知识过程.md 10.97KB ├─01|围绕不可言说知识构造知识过程.mp3 9.28MB ├─01|围绕不可言说知识构造知识过程.pdf 6.95MB ├─02|知识过程中的认知模式.md 10.3KB ├─02|知识过程中的认知模式.mp3 7.92MB ├─02|知识过程中的认知模式.pdf 4.66MB ├─03|通过知识过程重新理解软件工程.md 11.59KB ├─03|通过知识过程重新理解软件工程.mp3 9.27MB ├─03|通过知识过程重新理解软件工程.pdf 1.6MB ├─04|使用LLM提取和传递知识.md 11.43KB ├─04|使用LLM提取和传递知识.mp3 8.68MB ├─04|使用LLM提取和传递知识.pdf 4.81MB ├─05|使用LLM应用和提取不可言说知识.md 11.15KB ├─05|使用LLM应用和提取不可言说知识.mp3 8.71MB ├─05|使用LLM应用和提取不可言说知识.pdf 5.22MB ├─06|LLM如何辅助软件交付?.md 11.78KB ├─06|LLM如何辅助软件交付?.mp3 8.31MB ├─06|LLM如何辅助软件交付?.pdf 3.31MB ├─07|通过业务建模应用业务知识.md 10.92KB ├─07|通过业务建模应用业务知识.mp3 7.6MB ├─07|通过业务建模应用业务知识.pdf 3.04MB ├─08|使用LLM辅助业务理解.md 9.54KB ├─08|使用LLM辅助业务理解.mp3 5.05MB ├─08|使用LLM辅助业务理解.pdf 8.68MB ├─09|LLM辅助建模(一):构造反馈循环.md 9.27KB ├─09|LLM辅助建模(一):构造反馈循环.mp3 6.68MB ├─09|LLM辅助建模(一):构造反馈循环.pdf 7.81MB ├─10|LLM辅助建模(二):构造思维链.md 9.32KB ├─10|LLM辅助建模(二):构造思维链.mp3 6.75MB ├─10|LLM辅助建模(二):构造思维链.pdf 3.52MB ├─11|如何有效编写用户故事?.md 10.31KB ├─11|如何有效编写用户故事?.mp3 7.46MB ├─11|如何有效编写用户故事?.pdf 5.88MB ├─12|使用LLM辅助用户故事编写.md 10.66KB ├─12|使用LLM辅助用户故事编写.mp3 6MB ├─12|使用LLM辅助用户故事编写.pdf 2.65MB ├─13|构建基于TQA模式的AIAgent.md 10.74KB ├─13|构建基于TQA模式的AIAgent.mp3 5.57MB ├─13|构建基于TQA模式的AIAgent.pdf 4.39MB ├─14|业务知识管理中的LLM应用模式.md 8.58KB ├─14|业务知识管理中的LLM应用模式.mp3 6.09MB ├─14|业务知识管理中的LLM应用模式.pdf 3.62MB ├─15|使用LLM生成代码和测试.md 26.76KB ├─15|使用LLM生成代码和测试.mp3 3.49MB ├─15|使用LLM生成代码和测试.pdf 7.94MB ├─16|任务划分与测试驱动AI开发.md 9.88KB ├─16|任务划分与测试驱动AI开发.mp3 6.64MB ├─16|任务划分与测试驱动AI开发.pdf 1.64MB ├─17|如何与LLM结对编程?.md 19.69KB ├─17|如何与LLM结对编程?.mp3 3.39MB ├─17|如何与LLM结对编程?.pdf 10.78MB ├─18|测试策略(一):如何构造有效的测试策略?.md 8.99KB ├─18|测试策略(一):如何构造有效的测试策略?.mp3 5.95MB ├─18|测试策略(一):如何构造有效的测试策略?.pdf 2.09MB ├─19|测试策略(二):功能上下文划分.md 12.66KB ├─19|测试策略(二):功能上下文划分.mp3 6.64MB ├─19|测试策略(二):功能上下文划分.pdf 4.01MB ├─20|使用LLM按照测试策略生成代码.md 14.32KB ├─20|使用LLM按照测试策略生成代码.mp3 2.9MB ├─20|使用LLM按照测试策略生成代码.pdf 6.48MB ├─21|什么是测试工序?.md 10.48KB ├─21|什么是测试工序?.mp3 7.56MB ├─21|什么是测试工序?.pdf 2.92MB ├─22|通过测试工序提高LLM代码质量.md 17.17KB ├─22|通过测试工序提高LLM代码质量.mp3 3.24MB ├─22|通过测试工序提高LLM代码质量.pdf 3.51MB ├─23|团队开发的核心模式.md 8.9KB ├─23|团队开发的核心模式.mp3 5.75MB ├─23|团队开发的核心模式.pdf 2.46MB ├─24|构造基于语义的自动化脚本.md 13.18KB ├─24|构造基于语义的自动化脚本.mp3 9.08MB ├─24|构造基于语义的自动化脚本.pdf 3.38MB ├─25|工具与框架.md 12.34KB ├─25|工具与框架.mp3 12.57MB ├─25|工具与框架.pdf 3.65MB ├─26|知识过程下的团队管理.md 10.24KB ├─26|知识过程下的团队管理.mp3 6.96MB ├─26|知识过程下的团队管理.pdf 989.99KB ├─27|围绕测试工序的认知对齐.md 8.33KB ├─27|围绕测试工序的认知对齐.mp3 12.65MB ├─27|围绕测试工序的认知对齐.pdf 823.15KB ├─28&结束语|通过LLM构建团队门户.md 10.77KB ├─28&结束语|通过LLM构建团队门户.mp3 7.34MB ├─28&结束语|通过LLM构建团队门户.pdf 2.06MB ├─images ├─list.txt -1.#INDB ├─videos ├─开篇词|知识工程:AI时代的软件工程.md 9.76KB ├─开篇词|知识工程:AI时代的软件工程.mp3 8.7MB ├─开篇词|知识工程:AI时代的软件工程.pdf 3.73MB ├─术子米德|边干边学:如何开启LLM探索之旅.md 18.08KB ├─术子米德|边干边学:如何开启LLM探索之旅.mp3 19.93MB ├─术子米德|边干边学:如何开启LLM探索之旅.pdf 6.61MB ├─直播专场(一)|如何理解知识工程?.md 481B ├─直播专场(一)|如何理解知识工程?.pdf 1.21MB ├─直播专场(三)|如何理解测试策略与测试工序.md 793B ├─直播专场(三)|如何理解测试策略与测试工序.pdf 663.29KB ├─直播专场(二)|如何进行业务知识管理?.md 1.3KB ├─直播专场(二)|如何进行业务知识管理?.pdf 728.11KB ├─直播专场(四)|构建AI辅助的团队.md 1.02KB ├─直播专场(四)|构建AI辅助的团队.pdf 700.25KB ├─结课测试|测验开始,等你来挑战!.md 727B └─结课测试|测验开始,等你来挑战!.pdf 365.63KB
好东西~
学习一下
学习一下
感谢分享
感谢分享,学习一下。
学习
感谢
AI时代,可能真的需要改变工作方式,学习!
学习学习
如何提取组织知识,让知识变成 LLM 能够理解的形式
AI时代,可能真的需要改变工作方式,学习!
谢谢分享
学习一下
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谢谢分享
AI 时代的软
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学习一下
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不想写代码 让ai写
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学习一下
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非常感谢分享,正想学习一下aigc
单独试试
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太好了
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谢谢分享
学习
多谢分享
非常期待
谢谢分享,等了很久了。
不错可以学习学习
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多谢分享
谢谢大哥分享!
从去年开始AI大爆发了
谢谢分享,等了很久了。
多谢分享
太好了
学习大语言模型和ai应用
学习
学习大语言模型和ai应用
谢谢分享,等了很久了。
多谢分享
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太好了