直播专场（三）｜如何理解测试策略与测试工序

「极客时间 AIGC 未来教育系列课程」

AIGC 的浪潮风起云涌，在大多数程序员心中，都认为自己是写代码的，所以对于大模型的流行难免产生这样的担忧——ChatGPT 都可以写代码了，那自己是不是未来都要被它取代了？

这恐怕是对软件工程的最大误解。软件开发的核心不是产生代码，而是知识的获取与学习，写代码在软件开发中只占很小的比例，甚至还不是复杂度最高的一部分。也正因如此，如果只把 LLM 作为“编程助手”，对于软件开发效率的提升作用有限。

AI 时代的软件工程，将会变为知识工程。也就是说，想要真正发挥 LLM 的潜力，需要我们从源头出发，把关注点从如何构造软件，变成如何提取组织知识，让知识变成 LLM 能够理解的形式。

为此，我们邀请了 Thoughtworks 全球技术策略顾问徐昊老师，带你掌握知识工程的本质与方法，掌握如何在软件开发全流程中有效管理业务知识，并采用恰当的 LLM 交互方式加速知识传递，最终提高软件研发效能。

课程主要分成四个部分。

第一部分，帮你建立知识工程的整体框架。讨论如何识别软件中的不同知识类别，分析这些知识在传递过程中的认知行为模式，以及如何根据行为模式的不同，选择合适的 LLM 交互模式。

第二部分，带你学习业务知识管理。讲解业务建模、用户故事编写等环节中，需要提取和传递的关键知识有哪些，以及如何将它们组织成 LLM 容易理解的方式。你将了解在业务知识管理中，知识过程是怎么样的，以及有哪些典型的 LLM 模式。

第三部分，实现测试驱动 AI 开发。我们将会讨论如何引入 LLM 来加速知识传递，了解 LLM 结对编程以及引入 LLM 构建有效测试策略的思路与方法。学完这个部分，你将会掌握编码测试阶段如何与 LLM 有效合作。

第四部分，讨论如何构建AI辅助的团队。毕竟任何改变，只有彻底改变了团队中的人，才算是真正的落地，AI 也不例外。

需要特别说明的是，为了帮你最大化学习效果，除了图文音频的讲解之外，我们还特别安排了 6 次专场直播，由徐昊老师分享他对于知识工程与大模型应用相关的最新认知。