人工智能辅助软件开发：从氛围编码到可靠产品
甄选并验证：Ranjit Agarwal, Software Automation Engineer, Wipro一个编码代理让每个人在第一天就更快。然后账单来了——一个你无法辩护的47文件拉取请求，一个吞噬了昨天数据的迁移，一个检查到git的密钥，一个带着绿色测试和破损流程上线的功能，一个三周后你无法导航的代码库。2025年的证据毫不留情且一致：在一项对照研究中，有经验的开发者在AI辅助下速度慢了19%*，却以为自己加快了；近一半的AI生成代码样本带有OWASP十大漏洞；短期代码流失几乎翻倍，重复代码增加了一个数量级。工具不是问题。缺失的是纪律。 本课程就是这种纪律。通过34课，你将学习一个核心循环——计划、实施、根据外部检查验证——以及围绕它的内容：构建代理实际需要的上下文，编写一个能首次产生干净差异的提示和规范，对最可能的错误进行沙盒隔离，在功能错误时实际失败的测试，像高级工程师一样阅读AI生成的差异，以及在哪里*停止*——你自己完成工作的小区域（认证、密钥、支付、迁移）。 整个阶段专门讨论AI生成代码悄悄产生的风险类别：上述研究中的漏洞模式、幻觉包和恶意包、提示注入和过度代理，以及将上个季度的原型变成下个季度重写的架构漂移。工具名称会变；类别和权衡不会，而本课程建立在持久的层面上。 你将带着为每个任务选择正确工作流程的习惯离开，以及一个你愿意署名的代码库。
课程目录
关于课程作者
A release candidate reaches Ranjit Agarwal only after he has already considered how it might fail. He builds the automated safeguards behind web, mobile, and API products, writing reusable test infrastructure in Java, Python, and TypeScript with tools such as Selenium, Appium, Playwright, REST Assured, and Cucumber. His suites run continuously through cloud-based CI/CD pipelines, checking user workflows, microservices, databases, accessibility, and system behavior under heavy traffic. When an unexpected defect does escape, he traces it across logs and network calls, helps the engineering team isolate the cause, and converts the incident into a permanent regression test—making the next release both faster to verify and harder to break.
评价 (14)
- snowy_fox
super hilfreich
- rugged_drifter
很有用，谢谢
- prime_lobster
super cours
- rosy_squirrel
danke!
- elegant_whale
Muy básico, no aprendí nada nuevo.