软件工程3.0：大模型驱动的研发新范式 人工智能AI大模型软件工程-异步图书 pdf下载

适读人群 ：研发管理者 ：助力优化管理流程，提升团队效能。 软件工程师 ：助力掌握研发新技能，提升开发效率与代码质量。 测试工程师 ：探索智能化测试方法和工具，增强缺陷发现能力。 智能化转型关注者 ：拓宽行业视野，探索发展方向。
系统性探索：全面梳理软件工程从 1.0 到 3.0 的演进历程，深入剖析 3.0 新范式特征。
核心能力聚焦：详细解读提示工程、RAG、智能体、数据治理、模型工程和安全治理等关键能力，助力读者快速上手。
案例照亮实践：提供软件工程 3.0 实施策略和路线图，并以各环节实践案例重塑软件开发生命周期。
前沿趋势洞察：探讨了多模态技术和AGI 对软件研发的深远影响，为读者布局未来提供参考。
科技与人文： 本书不仅是一本技术指南，也是关于人类智能与技术关系的深刻探讨。
中国工程院院士杨善林和蒋昌俊老师作序推荐

本书系统地探讨了软件工程从 1.0 到 3.0 的演进历程，深入剖析了软件工程 3.0 的新范式及其核心特征。书中详细介绍了软件工程 3.0 的实施策略和路线图，以及提示工程、RAG、智能体、数据治理、模型工程和安全治理等核心能力的建设。通过对需求分析、架构设计、UI 生成、结对编程、测试智能化和运维监控等关键环节的实践案例分析，全面重塑了软件开发生命周期。此外，书中还对软件工程的未来进行了展望，探讨了多模态技术和 AGI（通用人工智能）等对软件研发的深远影响。
本书适合软件研发管理人员（包括研发总经理、技术经理、项目经理、测试经理等）、
软件工程师、软件测试工程师，以及对软件工程智能化转型感兴趣的读者阅读参考。

朱少民
同济大学特聘教授、CCF 杰出会员、软件绿色联盟标准评测组组长、国内软件工程专家。专注于软件测试、质量管理和软件工程的教学、科研与行业应用。QECon大会和 AiDD 峰会的发起人，通过“软件工程 3.0 时代”个人自媒体账号持续分享前沿观点，推动行业交流与创新。先后获得多项省部级科技进步奖，出版 20 余部著作及本译作。十余年间，频繁受邀在国内外学术会与技术峰会发表主题演讲，并为多家世界 500强企业提供专业咨询与顾问服务。曾任思科(中国)软件有限公司 QA 高级总监，担任 IEEE ICST 2019 工业论坛主席及多个IEEE 国际学术会议程序委员，同时担任《软件学报》和《计算机学报》审稿人。
王干祥
华为云智能化软件研发首席专家，PaaS技术创新Lab主任，中国计算机学会软件工程专业委员会副主任。主导了华为公司的智能化软件研发工作，致力于将AI技术与软件分析技术相结合，推动软件工程领域的创新与发展。近年来带领团队在软件研发领域探索大模型系统，并成功赋能公司的系列软件研发工具。

第１章　演变之路：软件工程的三个时代　001
1．1　1．0时代：传统软件工程　003
1．2　2．0时代：敏捷软件工程　005
1．3　3．0时代开启：智能软件工程　007
1．3．1　软件工程3．0的特征　008
1．3．2　软件工程跨时代的比较　012
1．3．3　软件工程3．0的核心优势　014
1．3．4　软件工程3．0时代的挑战　016
第２章　为何定义软件工程3．0　019
2．1　软件新形态：SaaM　021
2．1．1　溯源软件2．0　022
2．1．2　SaaM的表示及其特点　023
2．2　AIGC引领的软件开发新范式　026
2．2．1　软件开发范式回顾　026
2．2．2　新范式：模型驱动研发　029
2．3　生产力革命：迈向10倍效能　031
2．4　生产关系：超级个体与新型团队　033

第３章　软件工程3．0实施策略和路线图　039
3．1　实施策略　041
3．1．1　常见策略　041
3．1．2　因地制宜　043
3．1．3　价值优先推进策略　046
3．2　实施三部曲　049
3．2．1　自我评估并选择合适的实施方案　051
3．2．2　局部、有限的实施并适当扩展实施范围　053
3．2．3　全面实施与持续改进　056
3．3　如何微调适合自己的领域大模型　057
3．4　如何选择第三方研发大模型　061
3．5　如何选择第三方API服务　063
3．6　如何应对安全问题　065
第４章　软件工程3．0的核心能力建设　069
4．1　提示工程能力：高效驾驭大模型　071
4．1．1　提示词要素与框架　073
4．1．2　提示词的思维链和思维树　078
4．1．3　软件研发中的提示工程实践　085
4．2　RAG技术：利用已有数字资产　091
4．2．1　RAG介绍　092
4．2．2　RAG技术实践　096
4．3　智能体技术：构建行动与反馈之闭环　099
4．3．1　基于LLM的智能体　100
4．3．2　示例：AutoGPT　102
4．3．3　多智能体　103
4．3．4　智能体框架　108
4．4　数据治理能力：兵马未动，粮草先行　112
4．4．1　数据质量标准　113
4．4．2　数据清洗　114
4．4．3　数据增强　117
4．5　模型工程能力：量体裁衣，释放潜能　118
4．5．1　模型微调技术　119
4．5．2　微调中的强化学习　123
4．5．3　模型推理部署　125
4．5．4　模型评测与改进　127
4．6　安全治理能力：行稳致远　135
第５章　SE 3．0实践场：重塑软件开发生命周期　139
5．1　需求获取、分析与定义：循序渐进、水到渠成　142
5．1．1　RAG+智能体助力需求分析　142
5．1．2　业务需求收集与获取　145
5．1．3　业务需求建模与分析　149
5．1．4　需求定义（生成需求文档）　157
5．1．5　需求评审与优化　164
5．1．6　小结　168
5．2　架构设计：AI辅助设计的奥秘　169
5．2．1　从技术方案、架构到类的设计　170
5．2．2　技术架构设计评审　182
5．2．3　小结　196
5．3　UI革命：GUI生成和CUI　197
5．3．1　生成软件UI及其代码　198
5．3．2　从UI上提升用户体验　206
5．3．3　小结　211
5．4　结对编程成为常态：从代码生成到代码评审　212
5．4．1　人机结对编程的到来　213
5．4．2　OpenAI o1代码生成能力展示　216
5．4．3　大模型编程能力评测　227
5．4．4　AI程序员与优秀的编程工具　231
5．4．5　小结　237
5．5　TDD青春焕发　239
5．5．1　大模型时代的UTDD　240
5．5．2　大模型时代的ATDD　247
5．5．3　小结　256
5．6　测试智能化：从API测试到E2E测试　258
5．6．1　LLM驱动测试分析与设计　259
5．6．2　LLM生成测试用例与脚本　266
5．6．3　LLM驱动非功能性测试　278
5．6．4　小结　286
5．7　LLM驱动运维：异常监控与定位　288
5．7．1　LLM在运维上的核心能力　289
5．7．2　LLM在运维上的应用案例　293
5．7．3　小结　297
第６章　未来展望　299
6．1　LLM是银弹、一统天下吗？　301
6．2　软件复杂度问题能彻底解决吗？　303
6．3　未来的软件会更加安全可信吗？　306
6．4　未来的研发工具、研发角色、AIGC如何协同？　310
6．5　多模态给软件研发带来新能力　313
6．6　AGI对软件研发会有怎样的影响？　316
参考资料　321
后记