ChatGPT 驱动软件开发：AI 在软件研发全流程中的革新与实践

秒速五厘米 2024-02-20 10:12 68阅读 0赞

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*  内容简介
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 *  专家推荐
 *  读者对象
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 *  直播预告

计算机技术的发展和互联网的普及，使信息处理和传输变得更加高效，极大地改变了金融、商业、教育、娱乐等领域的运作方式。数据分析、人工智能和云计算等新兴技术，也在不断地影响和改变着各个行业。

如今，我们正在见证人工智能技术的突破性发展。以OpenAI的ChatGPT为代表的人工智能技术，使我们有机会站在人类知识总和的巅峰上完成工作。ChatGPT的强大文本生成能力，使我们能够在软件开发过程中迅速提高需求分析、方案设计和代码生成的效率。因此，我们需要从ChatGPT的新角度，重新审视软件开发过程中的需求分析、架构设计、代码实现、软件测试、系统运维和项目管理的理论与实践，认真思考如何运用人工智能的新技术创新工作方式和优化产业格局。

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《ChatGPT 驱动软件开发：AI 在软件研发全流程中的革新与实践》
    
                            陈斌 著
    
                        IT领军者陈斌新作
    
                详解ChatGPT在软件研发全流程的应用
    
                        大幅提升研发效率
    
                     塑造工程师AI时代竞争优势

本书全面、深入地介绍了使用ChatGPT进行软件产品需求分析、架构设计、技术栈选择、高层设计、数据库设计、UI/UX 设计、后端应用开发、Web前端开发、软件测试、系统运维、技术管理等的方法与经验，目标是帮助产品经理、架构师、数据库管理员、UI/UX设计师、程序员、测试工程师、运维工程师和项目经理更深入地理解ChatGPT的实际应用和潜力，并为他们提供实用的操作建议。

通过阅读本书，读者能够掌握ChatGPT在软件产品需求分析、架构设计、代码实现、系统优化、软件测试和团队协作等方面的核心概念和方法。这将有助于软件开发企业和个人在人工智能时代迅速利用这一强大工具武装自己，实现价值创新并形成竞争优势，为未来发展奠定坚实的基础。  
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## 内容简介 ##

这是一本讲解以ChatGPT/GPT-4为代表的大模型如何为软件研发全生命周期赋能的实战性著作。它以软件研发全生命周期为主线，详细讲解了ChatGPT/GPT-4在软件产品的需求分析、架构设计、技术栈选择、高层设计、数据库设计、UI/UX 设计、后端应用开发、Web 前端开发、软件测试、系统运维、技术管理等各个环节的应用场景和方法，让读者深刻地感受到ChatGPT/GPT-4在革新传统软件工程的方式和方法的同时，还带来了研发效率和研发质量的大幅度提升。

更为重要的是，本书能帮助架构师、开发工程师、数据库工程师、测试工程师、运维工程师、项目经理、产品经理、UI/UX工程师和技术管理者深入地理解ChatGPT/GPT-4的原理和应用，全面塑造他们在AI时代的核心竞争力，实现价值创新并形成竞争优势，为未来的发展奠定基础。

作者在本书中创新性地提出了大模型时代的软件研发新范式——水母开发模式（顶部大、底部小）。该模式将研发活动分成6个层次，分别对应软件研发生命周期的分析、设计、编码、测试、部署和维护。其中分析和设计层的工作量大很多，类似水母的头部；其余4个层次的工作量较少，类似水母的触手。

除此之外，本书还给出了工程师们与ChatGPT互动（Prompt）的步骤和注意事项，整个过程分为6步，只要遵循这6步就能比较容易地获得较为满意的输出结果。

## 作者简介 ##

**陈　斌**  
资深技术专家，IT技术领域的领军人物，有超过30年的支付、软件研发、技术架构、系统运维、技术管理经验。对人工智能技术及其应用有深入研究，对大模型在软件工程中的应用有丰富的实践经验。现任职日本华人支付创业企业NetStars的CTO，曾担任易宝支付的CTO、ebay/PayPal的高级架构师、Nokia美国的首席工程师。

CTO领袖联盟的联席主席和中国互联网技术百人会的理事长。从传统的大型计算机核心技术，到互联网技术应用，再到大数据、云计算、生物特征识别和金融科技，他都有非常丰富的实践经验。努力推动互联网技术与传统产业的结合，曾经多次参加“互联网大篷车”活动，足迹遍及中国大江南北的传统企业。

经常在中国、美国和日本的互联网行业论坛分享知识和经验，也在多所中国和日本的知名大学里教授互联网支付、金融科技和互联网技术管理等课程。著有畅销书《一本书读懂支付》，翻译并出版了《架构即未来》《架构真经》《数据即未来》等多部经典著作。

## 专家推荐 ##

ChatGPT的横空出世，是大数据和人工智能发展到一定阶段的必然产物。陈斌先生的这部著作出版非常及时，他结合自己在软件开发和技术管理方面的丰富经验，针对如何在软件开发的需求分析、架构设计、代码生成、系统优化、测试等各环节应用ChatGPT给出了建议，对于软件工程师和产品经理等各类IT人员都很有帮助，值得一读。  
—— 刘震　日本工程院外籍院士/长崎综合科学大学教授/博士生导师

本书详细探讨了ChatGPT在软件开发过程中的应用，为AI和软件开发的结合提供了一条新途径。这本书不仅理论深入，讲解了ChatGPT的工作原理，而且实践性强，包含大量案例，充满启示与智慧，将AI在软件开发领域的可能性面面俱到。对于任何对AI和软件开发感兴趣的人来说，这都是一本必读之书。  
—— 李刚　NETSTARS创始人兼董事长

AI技术的突破为包括软件研发在内的各行各业带来了新的发展机遇。如何充分利用以ChatGPT为代表的AI新技术来革新软件开发的新模式和新方法，成为软件行业的一个重要课题。作者通过总结和分析在软件开发中使用ChatGPT的经验与教训，为软件开发探索了一条新路。如果你有兴趣使用ChatGPT来提升软件开发的效率，那么本书就是一本不可或缺的指南。  
—— 张云泉　中国科学院计算技术研究所研究员/博士生导师/全国政协委员/九三中央科技委副主任

软件行业一直致力于为人类提供高效的自动化工具。然而，颇具讽刺的是，这个充满创新力的领域却仍然大量依赖人力，是一个脑力劳动密集型行业，时间长、效率低、成本高是众多软件项目的顽疾。幸运地是，ChatGPT的问世带来了前所未有的改变，软件开发的效率将获得极大的提升，甚至可能重塑整个行业的风貌。如果你是一位软件行业从业者，渴望借助ChatGPT引领软件行业变革，那么这本书无疑将为你提供宝贵的指导，成为你的得力助手。  
—— 向江旭　澳门产业技术研究院执行院长/境成资本管理合伙人

多年来，工程师们一直在不断优化软件开发工具来提高软件的工程化效率，GPT大模型正是优化软件工程效率的一把利器。陈斌先生对AI技术的理解与丰富的软件工程经验，必将极大地促进AI技术在软件开发领域中的应用。本书将晦涩难懂的技术通俗地表达出来，并配有大量的案例，不仅是一场GPT大模型的实践之旅，更是对软件开发过程理解的升华。  
—— 赵国光　中信云网首席技术官

## 读者对象 ##

*  对ChatGPT感兴趣并希望在实际项目中应用这一先进技术的研究人员和开发工程师。本书将通过实际应用案例深入解析ChatGPT在软件开发方面的应用，帮助读者快速掌握利用ChatGPT助力软件开发的技能。
 *  希望运用ChatGPT为产品创新和用户体验带来价值的产品经理和设计师。本书将提供如何将ChatGPT与产品设计相结合的方法和实践案例。
 *  需要管理和指导具有ChatGPT相关技术背景的技术团队的领导者。他们将从本书中学到如何更有效地组织和协调团队资源，以及如何进行技术规划和战略部署。
 *  负责企业或项目的系统运维和管理工作的专业人员。他们将在本书中了解到如何维护和优化基于ChatGPT的系统，以确保其高效、稳定地运行。
 *  从事人工智能教育的教师、讲师及相关专业的学生。他们可以通过阅读本书系统地学习和了解ChatGPT及其在实际项目中的应用，为教学和学术研究提供参考。
 *  对人工智能和ChatGPT有浓厚兴趣的普通读者。他们可以从本书中获取对ChatGPT的发展历程、应用领域以及未来前景的全面认识，丰富自己的知识体系。

## 目录 ##

> 前言  
> 第1章　ChatGPT与软件开发 1  
> 1.1　技术发展对软件开发的影响 1  
> 1.2　ChatGPT对编程的影响 4  
> 1.3　ChatGPT对软件开发模式的影响 7  
> 1.4　适合ChatGPT的水母开发模式 13  
> 1.5　ChatGPT对开发工程师的影响 16  
> 1.6　与ChatGPT沟通的技巧 18  
> 1.7　小结 21  
> 第2章　ChatGPT驱动需求分析 22  
> 2.1　借助ChatGPT收集用户需求 22  
> 2.2　借助ChatGPT分析用户需求 28  
> 2.3　借助ChatGPT优化用户需求 31  
> 2.4　ChatGPT生成需求规格说明书 36  
> 2.5　小结 52  
> 第3章　ChatGPT驱动架构设计 54  
> 3.1　架构设计的过程 54  
> 3.2　微服务架构简介 56  
> 3.3　微服务架构设计原则 58  
> 3.4　架构设计的思维框架 58  
> 3.5　ChatGPT生成TMS微服务架构 60  
> 3.6　小结 65  
> 第4章　ChatGPT驱动技术栈选择 66  
> 4.1　技术栈的基本概念 66  
> 4.2　目前的主流技术栈及其比较 67  
> 4.3　选择技术栈的原则 69  
> 4.4　TMS技术栈选择 71  
> 4.5　小结 78  
> 第5章　ChatGPT驱动高层设计 79  
> 5.1　高层设计的主要文档 79  
> 5.2　高层设计的原则 81  
> 5.3　ChatGPT辅助TMS高层设计 81  
> 5.4　小结 90  
> 第6章　ChatGPT驱动数据库设计 91  
> 6.1　数据库设计与ChatGPT的协作 91  
> 6.2　生成数据库表结构应该遵循的原则 92  
> 6.3　利用ChatGPT完成数据库设计 94  
> 6.4　利用ChatGPT基于数据生成数据库表结构 103  
> 6.5　ChatGPT驱动TMS数据库创建 107  
> 6.6　小结 115  
> 第7章　ChatGPT驱动UI/UX设计 116  
> 7.1　利用ChatGPT指导UI/UX 的设计原则 116  
> 7.2　利用ChatGPT从UI/UX角度分析用户需求 118  
> 7.3　利用ChatGPT完成TMS界面设计 128  
> 7.4　小结 132  
> 第8章　ChatGPT驱动后端应用开发 133  
> 8.1　后端概述 133  
> 8.2　API基本概念 135  
> 8.3　API设计原则 136  
> 8.4　ChatGPT助力Web API开发 142  
> 8.5　ChatGPT助力数据库API开发 143  
> 8.6　ChatGPT生成TMS后端代码 145  
> 8.7　小结 155  
> 第9章　ChatGPT驱动Web前端开发 156  
> 9.1　利用ChatGPT优化HTML结构 156  
> 9.2　借助ChatGPT提升CSS样式效果 159  
> 9.3　使用ChatGPT加速JavaScript开发 162  
> 9.4　前端工程化与ChatGPT 166  
> 9.5　ChatGPT辅助前端测试 169  
> 9.6　利用ChatGPT提高Web可访问性 172  
> 9.7　ChatGPT生成TMS前端代码 175  
> 9.8　小结 189  
> 第10章　ChatGPT驱动软件测试 190  
> 10.1　利用ChatGPT制订测试计划 190  
> 10.2　利用ChatGPT生成测试场景 197  
> 10.3　利用ChatGPT生成测试用例 201  
> 10.4　利用ChatGPT生成测试数据 207  
> 10.5　利用ChatGPT进行缺陷管理和回归测试 210  
> 10.6　利用ChatGPT为自动化测试提供建议 211  
> 10.7　ChatGPT生成测试报告 212  
> 10.8　小结 213  
> 第11章　ChatGPT驱动系统运维 214  
> 11.1　ChatGPT在系统监控中的应用 214  
> 11.2　ChatGPT在故障定位中的应用 217  
> 11.3　ChatGPT在性能优化中的应用 222  
> 11.4　ChatGPT在漏洞检测中的应用 225  
> 11.5　小结 228  
> 第12章　ChatGPT驱动技术管理 229  
> 12.1　利用ChatGPT生成项目管理计划 229  
> 12.2　利用ChatGPT制定技术管理规范和流程 232  
> 12.3　利用ChatGPT撰写与维护技术文档 233  
> 12.4　利用ChatGPT进行知识管理 238  
> 12.5　ChatGPT协助培训与技能提升 239  
> 12.6　小结 240  
> 第13章　ChatGPT的伦理与法规 241  
> 13.1　数据隐私与安全问题 241  
> 13.2　人工智能的伦理原则与责任归属 243  
> 13.3　与ChatGPT相关的知识产权保护 245  
> 13.4　相关法律法规与政策导向 246  
> 13.5　小结 247  
> 第14章　软件开发的未来展望与挑战 248  
> 14.1　软件开发的未来展望 248  
> 14.2　软件开发面临的挑战 250  
> 14.3　应对软件开发未来挑战的措施 252  
> 14.4　小结 253  
> 附录Ａ　相关资源与工具推荐 254  
> 附录B　TMS需求分析文档 256  
> 附录C　TMS架构设计文档 268

## 直播预告 ##

GPT的出现不但解决了很多自然语言的处理和内容生成问题，而且也对利用计算机语言进行软件开发提供了新的方便。在GPT或者AI新技术的现实条件下，采用什么样的软件开发模式能更好地提升软件开发的效率、改善软件开发的效果是很多人都在思考的问题。

11月1日周三19：00，资深技术专家陈斌、腾讯Tech Lead茹炳晟 、南京云问科技NLP研究院院长杜振东三位嘉宾与您分享“从瀑布模式到水母模式：ChatGPT如何赋能软件研发全流程”  
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