LLM 应用示例:AI + DevOps
现在,类似于 ChatGPT 和 Microsoft Copilot 这样的人工智能突破正在彻底改变软件行业。 基于人工智能的工具与基础大语言模型可以增强软件开发在设计、需求、测试、发布和运维等各个环节中的能力,提高质量和效率。
方式:梳理研发流程寻找突破点
依旧的,我们需要拆到足够小的工序,才能看到明显的效果。
试验
在这里,我们选择了一个比较典型的研发流程:需求、设计、开发、测试、发布、运维。 如下是架构设计的示例:
需要注意的是,在这里需要以 zero-shot 的方式实现,以便于:
- 更好的理解和使用
- 工具化集成
需求 prompt 示例(部分)
你是一个敏捷项目的 BA,请根据如下的信息,编写用户故事。
1. 你的项目是:### OKR 系统 ###
2. 背景是:### 作为一个员工,我希望能够及时更新我的 OKR
进展情况,并向团队报告我的进展情况,以便能够保持团队的透明度和协同性 ###
2. 我想要实现的功能是: ### 更新 OKR 进度 ###。
3. 你要仔细分析,并尽可能考虑不同的场景,不限于 ### ####。如果场景不存在,请不要编写。
4. 你的返回模板如下所示:
###
用户故事:可以选择宝贝出行服务
作为 xxx
我想 在xx出行的手机客户端里选择宝贝出行服务
以便于 我能够带宝宝打车出行的时候打到有儿童座椅的车
AC 1: xxx
Given xxx
When xxx
Then xxx
###
测试用例 prompt 示例(部分)
请分析如下的用户故事,按你的理解使用 markdown 表格输出测试用例,格式如下:
所属功能模块 用例编号 用例名称 前置条件 用例类型 操作步骤 优先级 预期结果 关联需求类型
影响分析 prompt 示例(部分)
我在实现一个 OKR 系统 的 作为一个员工,我希望能够及时更新我的 OKR 进展情况,并向团队报告我的进展情况,以便能够保持团队的透明度和协同性
的功能,需要修改哪些服务的代码?
| **服务** | **功能描述** |
|----------|----------------------------------------------|
| 用户管理服务 | 用于存储和管理员工的基本信息,如姓名、职位等,以便于识别员工并关联他们的 OKR。 |
| 团队管理服务 | 用于存储和管理团队的基本信息,如团队名称、团队成员等,方便员工对齐团队目标。 |
| OKR 管理服务 | 用于创建、更新和删除 OKR,同时支持查询功能,方便员工和团队查看和管理他们的 OKR。 |
| 权限管理服务 | 用于控制不同角色的员工在系统中的权限,确保只有合适的人员可以发布或修改 OKR。 |
| 通知服务 | 当有新的 OKR 发布或修改时,负责通知相关人员,以便他们了解最新的目标和进度。 |
| 数据分析服务 | 对 OKR 数据进行分析,生成报告,以便管理层了解整体的目标完成情况和进度。 |
| 集成服务 | 与其他企业系统(如项目管理、日程管理等)集成,实现数据同步和自动更新 OKR 的功能。 |