前两篇文章介绍了LLM与BizDevOps和软件架构的结合,通过构建开源LLM工具AutoDev和ArchGuard Co-mate,探索了LLM在特定格式文章总结、DSL作为语言接口和流程与工序中的应用场景。通过编码软件工序和扩大AIGC触点,提高开发效率和代码质量。围绕副驾驶设计和完善开发者体验,提升开发者的工作效率和体验。内建开发规范,提升软件质量。通过配置规范,根据团队需求定制开发规范。
本文是《当BizDevOps遇见AI 2.0》系列的第一篇,探索了AI在BizDevOps全链路中的应用可能性,并提出了以AI为底座的BizDevOps平台理想蓝图和演进路线。文章介绍了AI 2.0工具在BizDevOps闭环中的86个潜在应用场景,包括特性用户故事价值闭环、专题/产品版本/项目价值闭环和业务领域或数字产品的定期价值衡量闭环。文章还讨论了AI与BizDevOps的交互方式和智能BizDevOps平台的构想。文章提出了探索实验期、平台启动期和成长扩展期三个阶段的演进路线,并介绍了相应的指标。
近10年来,DevOps运动在全球和中国风起云涌,已成为软件产业先进生产力的代表。然而,DevOps将关注点主要放在打破开发与运维之间的壁垒,虽然极大地提升了软件的研发运维效率,但尚未形成完整的价值闭环。
随着云原生、元宇宙、Web3等技术拉开序幕,智能制造、智慧城市、精准医疗等应用场景徐徐展开,继人类工业文明之后,下一个大变局的奇点临近。毫无疑问,以数字技术应用为主线的数字化转型是此次人类文明变革的核心动力。在这一变革过程中,技术与业务的关系正发生根本性的转变,技术开发和交付方式也随之升级。
我们正迈向数字经济时代,数字化转型成为普遍行动。未来绝大多数业务都将运行在数字基座之上,软件系统成为业务创新和发展的核心引擎。在这一趋势下,产品研发的交付能力面临巨大挑战,产品研发的交付实践和方法亟待变革。...
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