生成式软件制造--AI驱动的软件开发 - 教程
一、核心范式转变:从“手动编码”到“意图驱动”
“How-to”模式:开发者需要详细设计算法、编写每一行代码、并处理复杂的逻辑和依赖关系。就是传统的软件开发
生成式软件制造则是“What-to”模式:开发者(或称为“领域专家”、“产品设计师”)只需用自然语言或高级抽象描述他们“想要什么”(意图),AI助手或代理就会自动生成代码、测试用例、部署脚本,甚至整个系统架构。
展望场景:
自然语言作为新编程语言:产品经理可以直接对AI说:“为我们电商应用的用户创建一个基于浏览历史的个性化推荐瀑布流,并确保它符合GDPR规定。” AI将生成前端组件、后端API和数据处理管道。
架构设计民主化:非技术背景的领域专家可以直接参与核心软件设计,将他们的专业知识转化为可运行的软件原型。
二、技术演进路径
代码补全 -> 代码生成 -> 功能生成 -> 系统生成
当前:我们处于“代码补全”和“功能生成”的早期阶段(如GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer)。
近期展望:AI能够根据一个函数描述或一个Issue ticket,生成完整的功能模块,包括错误处理、日志和单元测试。
中期展望:给定一个详细的产品需求文档,AI可以生成一个完整的微服务应用,包括数据库Schema、API接口、前端界面和部署配置。
长期展望:AI成为“首席架构师”,能够根据高层次的商业目标,自主设计、实现、迭代和维护复杂的软件系统。

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