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专业资源|GPT-4 开启 “软件工程3.0” 全新时代

爱游戏是合作意甲:发布时间:2023-04-11 18:17:08    点击数:

“软件工程1.0” 即第一代软件工程,是受建筑工程、水利工程等影响的传统软件工程,它的诞生可以追溯到1968年。上个世纪五、六十年代布鲁克斯(Frederick P. Brooks在《人月神话》一书中描述道:软件开发被喻为让众多史前巨兽痛苦挣扎,却无力摆脱的焦油坑。

“软件工程2.0”即现代软件工程,朱少民教授将其定义为受互联网、开源软件运动、敏捷/DevOps开发模式所影响并最终形成的、建立在SaaS(软件即服务)、Cloud之上的软件工程。

在技术突破和创新方法的推动下,软件工程的世界发展越来越快,而最近的突破就是GPT-4等人工智能(AI)语言大模型的出现。此后,研发团队的主要任务不是写代码、执行测试,而是训练模型、参数调优、围绕业务主题提问或给提示(prompt)。因此,我们说GPT-4将开启 “软件工程3.0” 新时代。

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下面是GPT-4目前在软件研发所能做到的一些事情:

1.GPT-4在需求分析上无所不能

它可以基于我们简单的描述,帮我们完成基本功能分析,也可以基于需求生成验收标准、生成测试脚本,根据需求验收标准生成BDD(行为驱动开发)标准的Gven-When-Then格式。

2.软件设计与体系结构

GPT-4的强大功能扩展到软件设计和架构,可以帮助开发人员做出明智的决策并制定健壮的解决方案。通过处理所需应用程序的高级描述,GPT-4可以提出合适的设计模式,推荐最佳实践,甚至建议最佳的体系结构选择。此级别的指导使开发人员能够创建可伸缩、可维护和高效的软件解决方案,以满足他们的特定需求。此外,GPT-4可以促进不同设计选项的评估和比较,确保开发人员选择最合适的演化路径。

3.代码生成

GPT-4能根据自然语言输入的需求及其上下文而生成代码,而且可以用不同的编程语言生成相应的代码。这一强大的特性减少了人工编码所花费的时间和精力,并支持快速原型化和概念验证开发。此外,GPT-4能够生成代码段、api,甚至整个软件模块,使开发人员能够轻松地创建复杂的应用程序,甚至可以帮助我们按敏捷开发模式推崇的TDD来完成代码的实现

4.测试代码生成

我们可以让GPT-4生成Google站点测试的脚本,还可以指示ChatGPT为元素定位器使用页面对象模型和类变量,指示ChatGPT可以生成与某工具平台(如Sauce Labs)兼容的测试脚本。更进一步,消除测试脚本中的硬编码(如URL、用户名“username”和密码“password”),从场景中的特性文件中获取变量,使脚本更容易维护,这时可以让ChatGPT修复这类问题。

5.错误检测和解决

GPT-4在代码分析和理解方面的能力使其成为检测和解决软件应用程序错误的、有价值的工具。通过仔细检查代码片段和理解上下文,GPT-4可以识别错误,建议最佳解决方案,甚至为现有问题生成补丁。这种功能极大地加快了调试过程,并确保软件产品更加可靠和安全。此外,GPT-4可以与持续集成和持续部署(CI/CD)流水线集成,以增强自动化测试并促进无缝地持续交付软件。

6.协作和知识共享

在当今快节奏和相互关联的开发环境中,协作和知识共享比以往任何时候都更加重要。GPT-4通过在团队讨论、头脑风暴会议和代码审查期间提供实时帮助,形成会议纪要、总结,甚至理清楚逻辑,发现问题,提供有价值的见解,建议替代方法,甚至从其庞大的知识库中提供相关示例。这种人工智能驱动的协作提高了团队生产力,培养了持续学习的文化,并为创新铺平了道路。

当我们进入软件工程3.0时,软件开发的范式将发生很大的变化,软件研发人员的工作方式发生变化,对软件人员的要求更多体现在对业务的深度理解、系统性思维、逻辑思维等方面。

软件工程 3.0就体现了下列一些特征:

数字化:软件研发平台开始能够理解需求、设计、代码等,软件研发从过去的信息化进入数字化时代;

AIGC:生成软件(software)的各种ware:验收标准、测试用例、UI、代码、测试脚本等;

极致的持续交付:虽然软件工程2.0开始面向CI/CD,但还存在许多障碍,而在软件工程3.0,得益于设计、代码、测试脚本等生成,可以真正实现持续交付,即及时响应客户需求,交付客户所需的功能特性;

人机交互智能:软件研发过程就是人与计算机的交互过程;

以模型和数据为本:研发人员服务于大模型和大数据平台,包括模型创建、训练、调优、使用等。

通过利用GPT-4的力量,同时解决安全、法律、伦理等方面的问题和挑战,软件工程的未来将是光明和创新的。

 

稿源:软件质量报道

编辑:张哲

审核:徐杰


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