1. 团队选题

这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/202501SoftwareEngineering
这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/202501SoftwareEngineering/homework/13546
这个作业的目标 完成组队; 完成作业; 撰写博客
学号 102301227

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ChatGPT Image 2025年10月6日 21_43_29

宇宙与秩序：圆形与轨道象征计算机逻辑的严密与系统性
像素与科技：中心的方格代表数字化思维与创造力。
探索与突破：放射的线条寓意不断学习、创新与超越边界。

2. 团队名称

我们团队的名称是

就是讨个学分有什么不队 ！！
就是讨个学分有什么不队 ！！
就是讨个学分有什么不队 ！！

“就是讨个学分有什么不队”是一个由计算机专业学生组成的创新型开发团队。我们秉持着“能跑就行、越优越好”的实干精神，在学习与实践之间寻找平衡，在代码与逻辑中探索创造。虽然我们的初衷是为了完成软件工程的大作业，但在过程中，我们一定能真正体验到了团队协作、系统设计与工程实现的乐趣。

4. 队员风采

队长介绍
姓名 刘琦晟 队长照片
学号 102301227
性格 ISFJ
兴趣爱好 摄影、旅游、打游戏
擅长的技术 Vue
希望的软工角色 前端、PM、UI、美工

一些详细的自我介绍和作业点

个人介绍

基本信息

学号：102301227
姓名：刘琦晟

兴趣爱好

  • 打游戏
  • 睡觉
  • 旅游
  • 摄影

成就成果

  • 数学建模几个小奖
  • 福州大学大学生创新大赛（2025）打到国赛现场
  • 福州大学2025四院联合创新大赛获得银奖和铜奖
  • 福州大学省赛金奖和铜奖
  • 福州大学校赛金奖和银奖
  • 几段学生工作经历 摄影部部长

专业水平

编程语言

  • C、C++、Java、SQL

累计代码量

  • 1w+
  • 希望突破2w+

项目经历

  • 和华南理工大学的生科的同学合作搞了一个论文数据筛选系统 但是还没有成果 就被其他论文抢先了
  • 实质上就是暂无啦 但是跟着这个项目还是比较不系统的学习了一些开发知识

自我评估

也许我真的可以成为天才吧 其实不管怎么说 努力以后 尽人事听天命吧

感兴趣的方向

全栈（很有野心哇）

未来三年的发展方向

  • 重点学习掌握前端， UI&UX和美工等基础知识，如果有遇到有兴趣的可以深入，学习更多的技术栈。
  • 积累项目经验与实习岗位。
  • 去国外读个水硕，拿个前端工程师或者ux相关的offer，开摆。

《软件工程学习指南随笔》

一、生成工具说明

本次随笔任务选择 ChatGPT（GPT-5） 作为生成与辅助分析的工具。
ChatGPT 是一种基于大语言模型的智能问答系统，能够通过自然语言输入输出，生成结构化、逻辑清晰的文本内容。
在软件工程学习中，它可用于整理知识框架、生成学习计划、模拟项目管理场景及辅助代码调试。
通过人机交互的方式，我能够更高效地理解课程知识结构，并在实际项目中提升系统性思维能力。

二、ChatGPT 生成的《软件工程学习指南》

1. 学习目标

本课程的核心目标在于：

  1. 系统掌握软件工程的基本概念、开发流程与方法论。
  2. 理解软件生命周期中各阶段的主要任务与产出物。
  3. 培养在团队合作中进行项目规划、需求分析、系统设计、编码与测试的综合能力。
  4. 能够应用工程化思维解决实际软件开发问题，形成“从需求到部署”的整体视野。

2. 课程内容结构

阶段 学习主题 核心知识点 关键技能
阶段一：软件工程导论 软件工程基本概念、生命周期、工程化思维 软件过程模型（瀑布、迭代、敏捷）、开发原则 理解工程化思想
阶段二：需求分析 用户需求获取与建模 需求规格说明书（SRS）、用例建模、用户故事（User Story） 需求沟通与抽象能力
阶段三：系统设计 系统架构与模块划分 UML图（类图、时序图、用例图）、设计模式、接口设计 逻辑建模与架构思维
阶段四：编码实现 编码规范与团队协作 版本控制（Git/GitHub）、代码复用、持续集成（CI） 编程与协作能力
阶段五：测试与维护 软件质量保障 单元测试、集成测试、回归测试、Bug追踪、文档维护 调试与质量意识
阶段六：项目管理 团队分工与进度控制 甘特图、风险分析、Scrum迭代管理、代码评审 项目执行与沟通

3. 学习方法与实践策略

  1. 理论学习阶段

    • 每周复习课程PPT与教材重点章节（建议2小时）。
    • 结合实际项目案例理解生命周期中各环节的作用。
    • 可使用 ChatGPT 辅助总结关键概念、生成思维导图。

  2. 项目实践阶段

    • 团队明确角色（项目经理、前端、后端、测试负责人等）。
    • 使用 GitHub 建立仓库并采用分支管理模式。
    • 通过 Trello 或飞书文档进行任务分配与版本记录。
    • 每个阶段产出对应文档（需求说明书、设计文档、测试报告等）。

  3. 工具与技术建议

    • 版本管理：Git、GitHub、GitLab
    • 开发框架：Flask / Spring Boot / React
    • 协作工具：Trello、Notion、Feishu
    • 测试工具：Postman、JUnit、PyTest
    • 持续集成：GitHub Actions / Jenkins

  4. 常见问题与解决思路

    • 需求模糊 → 多次与用户沟通，形成可验证的需求文档。
    • 团队进度不一 → 每周例会同步进度，使用任务看板。
    • 代码冲突 → 遵守分支策略（feature 分支 → merge request → review）。
    • 缺乏文档 → 每个阶段由负责人补全说明书与技术报告。

4. 推荐学习资源

  • 教材类

    • Pressman & Maxim, Software Engineering: A Practitioner’s Approach
    • Sommerville, Software Engineering (10th Edition)

  • 辅助资料

    • 《人月神话》——理解团队协作与项目复杂性
    • GitHub Learning Lab——实践版本控制
    • YouTube 频道 Fireship / TechWorld with Nana ——项目实战讲解

5. 阶段性自测与反思

  1. 能否解释不同开发模型的优缺点？
  2. 能否独立绘制UML图并推导设计逻辑？
  3. 能否在团队协作中进行任务分解与代码集成？
  4. 能否基于测试反馈进行系统优化？
  5. 是否具备将理论应用到真实项目的能力？

三、学习指南分析与反思

1. 合理性分析

这份指南的结构完整，覆盖了软件工程课程的全部核心环节，从理论到实践形成了渐进式学习路径。
它同时考虑了团队项目与个人学习的结合，符合软件工程课程的教学逻辑。
其内容不仅包括概念学习，还涉及工具使用与协作方法，对实际操作具有指导性。
整体上，这是一份科学、系统且易于执行的学习路线图。

2. 个人收获与帮助

ChatGPT 的生成内容帮助我梳理了知识框架，使我更清楚地了解各个环节之间的逻辑关系。

  • 在项目实践中，我可以据此规划每周目标与角色分工；
  • 在复习阶段，可以将其作为知识清单逐项掌握；
  • 在代码实现时，可以结合AI工具快速生成模块化文档与测试用例。
    这份指南让我意识到：软件工程不仅是编程课程，更是一种系统思维与协作能力的训练。

3. 不足与改进

虽然内容详尽，但仍略显理想化。例如时间分配和项目复杂度需结合实际课程调整。
此外，AI生成的学习指南偏重结构而略缺个性化，因此在使用时应结合个人进度和团队实际灵活调整。

✅ 总结
通过这次尝试，我体会到 AI 工具在学习辅助方面的优势：它可以快速生成框架性知识、帮助我理清思路。
但真正的学习仍需在实践中完成，AI 是助手，不是替代者。

最后的最后 Markdown 截图

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