AI 驱动软件研发实践：方法与工具

主题介绍：
与其坐而讨论 AI 会不会替代人工编程，不如积极的用 AI 来武装自己。 生成式人工智能可能彻底改变各个行业，就像当初软件吞噬世界一样，这其中就包括软件开发本身，但 AIGC 远不止代码生成工具，你必须将其融入到整个软件交付的过程中来，以团队的方式来使用它，而不是让它成为一个孤立的工具，这样才能发挥出它的价值。本次分享将介绍 Fabarta 团队在使用 AIGC 的过程中的一些经验和教训，以及一些我们认为未来 AIGC 会如何改变软件开发的想法，包括设计、文档、编码、测试等各个方面，我们将介绍一些我们正在使用的工具、技术和方法，以及如何规避这些工具的弱点，发挥其优势。

主题大纲：
1.背景：软件工程与 AI 辅助；
1）当前软件工程的挑战
2）AI 辅助的能力以及可能带来哪些变化
2.构建 AI 辅助的必要条件；
1）找出阻碍
2）适可而止的调研
3）成本
4）理解团队属性、培训团队成员
3.Fabarta 在使用的方法与工具；
1）从一个点开始：代码生成工具
2）团队内逐步扩展：文档、测试
3）团队间扩展：设计、全栈
4）实践总结：全景图
4.总结与展望。
1）仍然没有银弹
2）实践路径与成本
3）未来团队可能的形状

演讲人介绍：
Fabarta 资深技术专家，目前主要专注于 AI 时代的多模数据库引擎 ArcNeural 的建设。加入 Fabarta 之前曾任阿里云资深技术专家，主攻数据库、云计算与数字化转型方向。是 Tair / OceanBase 早期开发团队成员；曾负责建设阿里巴巴集团数据库 PaaS 平台，带领团队完成了阿里巴巴数据库的容器化、存储计算分离、在离线混部等重大变革；在阿里云全球技术服务部期间提出并建设了飞天技术服务平台，对企业数字化转型有深刻的理解并有丰富的实践经验。