用生成式 AI 重新定義軟體開發：探索協作、效率與創新的新時代

《Team Software Engineering with AI》這門課程是《Generative AI for Software Development》的第二段課程，同樣也是安排了三週的內容。課程設計的目標，是幫助學員全面了解生成式 AI 在軟體開發中的應用，並提供一套從測試與除錯、文件撰寫到依賴管理的完整學習路徑。課程在三週內，從第一週的內容逐步深入，讓學員從基礎環境設置開始，逐步掌握生成式 AI 工具的應用方法，並將其實際應用於開發與團隊協作中。

第一週的課程除了環境設置之外，主要聚焦於測試與除錯。這週的設計旨在幫助學員理解測試與除錯的重要性，並學習如何透過生成式 AI 工具（如 ChatGPT）來優化測試流程。跟第一門課一樣，平台本身有提供 LLM，以及開發環境，另外也有教材跟延伸練習的程式碼可以下載。學員首先熟悉 Jupyter Notebook 的操作以及 ChatGPT 實驗室的使用方法，建立穩固的技術基礎。在測試部分，課程詳細介紹了探索式測試和功能測試，並教授如何設計自動化測試來提升效率。除此之外，學員還會接觸效能測試與安全測試的基礎知識，並學習使用 AI 工具分析程式碼中的安全漏洞，進一步理解如何將 AI 應用於日常開發工作中。

第二週的課程重點轉向文件撰寫。文件是團隊開發中不可或缺的一部分，但往往容易被忽略。這週的課程旨在幫助學員掌握撰寫高效技術文件的技巧，提升團隊協作的效率。課程不僅介紹了內嵌註解與文件註解的實踐方法，還探討了多語言環境下文件的適應性。學員將學習如何使用生成式 AI 工具來輔助文件撰寫，並通過自動化工具如 Sphinx 生成結構化文檔。此外課程強調了文件在生產環境中的重要性，讓學員了解文件維護對專案長期發展的影響。

第三週的課程專注於依賴管理，這是軟體開發中一個易被忽視但至關重要的領域。本週的課程幫助學員理解如何解決依賴衝突，並提升專案的穩定性與安全性。學員將學習虛擬環境的設置、依賴研究與安全分析等基礎知識，並進一步探索如何利用生成式 AI 工具處理多語言環境中的依賴問題。此外課程中還包括 GPT 的應用實作，讓學員能夠熟悉使用 AI 工具解決版本與依賴管理問題，並將所學應用於實際專案中。

照例每一週的課程都有作業/考試，程式實作的部分是要求將 Python 2 的舊程式，透過 LLM 的協助來更新為 Python 3 的新版程式，同時也實作了模組依賴版本不相容的解決方式。這跟我們實務開發時經常面對到的困境一樣，以往沒有 LLM 的協助得到個大論壇搜尋取經，或是詢問其他大神。如今 LLM 就是一個隨時可以提供個性化服務的大神。

整體課程是以實務應用為導向，注重理論與實作的結合，讓學員在學習過程中能即學即用。生成式 AI 工具不僅能幫助學員提升開發效率，還能解決許多開發中常見的問題。這門課程強調了技術與團隊協作的平衡，從測試與除錯的基礎開始，到文件撰寫的專業化，再到依賴管理的穩定性，循序漸進地引導學員掌握生成式 AI 的應用精髓。對於希望提升技能並優化開發流程的工程師或技術管理者來說，這是一門不可多得的課程。這門課最後我用了七天的時間（一天平均為八小時），順利完成並取得證書。

◎課程設計的主要觀念與知識

[全文:]

《Team Software Engineering with AI》（使用 AI 的團隊軟體工程）這門課程主要圍繞生成式 AI 在軟體開發中的應用，特別針對測試與除錯、文件撰寫，以及依賴管理這三大主題進行深入探索。課程設計循序漸進，從基礎環境設置到實務應用，逐步引導學員掌握生成式 AI 的核心技術，並將這些技術融入團隊開發中。

◼︎ 第一週：測試與除錯（Testing and Debugging）
第一週課程的重點是讓學員熟悉生成式 AI 工具在測試與除錯中的應用，特別是如何利用 ChatGPT 與 LLM 提升測試效率。課程首先介紹如何設定開發環境，包括 Jupyter Notebook 和 ChatGPT 實驗室，幫助學員快速進入實作階段。接著學員將學習探索式測試與功能測試的核心策略，並進一步了解效能測試與安全測試的重要性。課程還特別強調自動化測試的設計，幫助學員減少手動測試的繁瑣程序。此外，學員將接觸到使用生成式 AI 分析程式碼漏洞的實務方法，從辨識錯誤到修復流程，全面提升除錯能力。這一週不僅提供基礎技術的指導，更結合測驗與實作，讓學員能即學即用，快速掌握測試框架的應用。

◼︎ 第二週：文件撰寫（Documentation）
文件撰寫是團隊協作與軟體維護的核心，而第二週課程專注於如何高效地完成技術文件的撰寫與管理。課程首先介紹撰寫優良文件的原則，包括內嵌註解與文件註解的應用技巧，幫助學員建立清晰結構的文檔撰寫能力。在這基礎上，課程引導學員利用生成式 AI 工具（如 ChatGPT）自動化文檔的生成，進一步提升文件撰寫效率。同時，學員將學習如何使用 Sphinx 等工具生成結構化文檔，特別是適應多語言環境的文件管理方法。最後課程還強調文件在生產環境中的重要性，讓學員了解文件維護對專案長期發展的影響。透過測驗與實作，學員能熟練掌握從撰寫到維護的全流程，強化團隊開發中的技術溝通效率。

◼︎ 第三週：依賴管理（Dependency Management）
第三週的課程著眼於軟體依賴管理，這是許多開發者常忽略但十分關鍵的領域。本週內容從基礎的虛擬環境設置開始，幫助學員建立處理依賴問題的基礎能力。接著學員將學習如何進行依賴與安全分析，並掌握解決依賴衝突的策略。課程特別強調使用生成式 AI 工具來應對多語言環境的依賴問題，並透過 GPT 實作練習，讓學員了解如何利用 AI 協助版本管理與依賴問題的解決。最終學員將能透過課程總結反思整個學習過程，並將所學技能應用到實際專案中，提升系統的穩定性與安全性。

◼︎ 課程的核心概念與重點
整體來說，這門課程的設計在於幫助學員全面掌握生成式 AI 的實務應用，特別是如何結合 AI 工具優化測試、文件撰寫與依賴管理的流程。透過三週的學習，學員將了解生成式 AI 不僅是輔助工具，更是解決開發中複雜問題的重要夥伴。

◼︎ 課程強調：
1. 工具與實作結合：將 LLM 實際應用到日常開發中，幫助學員即學即用。
2. 提升團隊效率：從文件到依賴管理，課程的每一環節都圍繞團隊協作設計，提升開發效率。
3. 實務導向：所有內容均結合真實場景，讓學員在操作中學會解決問題，提升應用能力。

這是一門適合希望精進技術、提升團隊開發效率，以及探索生成式 AI 實際應用的課程。學員將透過循序漸進的設計，全面提升技術能力與實務應用水平，為未來的軟體開發挑戰做好準備。

◎個人心得與課程細部內容
◼︎ First Week
測試與除錯在軟體開發與團隊協作中，扮演著不可或缺的角色。它不僅是保障軟體品質與穩定運行的基礎，更是開發過程中解決問題與持續改進的重要環節。在第一週的課程設計中，我們透過多樣化的實作練習，深入了解了功能測試、探索性測試、自動化測試、效能測試，以及從資安角度出發的安全測試等核心技術，並且透過生成式 AI 工具，重新認識測試與除錯的價值。

從實務角度來看，功能測試能確保軟體按照預期運行，探索性測試則幫助我們發現潛在問題或邊界情境。自動化測試的引入，讓我們得以從繁瑣的重複性工作中解放，專注於更具挑戰性的技術優化。而效能測試則特別強調系統在實際運營壓力下的表現，像是課程中以 Flask 為例，模擬高負載環境，讓我們理解如何透過測試找出性能瓶頸並進行調整。最後安全測試的部分則重點放在保護軟體免受潛在攻擊的威脅，這對於團隊開發尤其關鍵，因為安全漏洞一旦出現，可能對產品與使用者造成重大影響。

生成式 AI，特別是大型語言模型（LLMs），在這些測試與除錯過程中展現了革命性的幫助。LLM 的自然語言處理能力讓我們能快速生成測試案例，甚至對複雜的錯誤訊息進行分析與建議。例如當效能測試暴露了瓶頸問題時，LLM 可以結合日誌數據，提供具體的優化策略。它還能模擬常見的攻擊場景，幫助我們提前發現並修復安全漏洞。這不僅降低了測試與除錯的技術門檻，還顯著縮短了解決問題的時間。不過這裡有特別提醒，LLM 的訓練資料集有它的時間區間，因此它可能不包含最新的資訊，使用時還是需要進行驗證。

從教育與學習的角度來看，第一週的課程設計巧妙地結合了理論與實作，讓我們在實際操作中理解測試與除錯的重要性。同時，透過引入生成式 AI 工具，課程不僅提升了學習效率，還讓我們親身體驗 AI 如何改變傳統開發方式。對於剛接觸生成式 AI 的開發者來說，這是一個啟發性的過程；而對於有經驗的工程師，則是一次探索新工具與新方法的寶貴機會。

在團隊開發的場景中，測試與除錯的價值尤為突出。它們是協作流程中的核心環節，確保團隊成員能共享統一的軟體品質標準。生成式 AI 的加入，更是為團隊協作帶來了嶄新的可能性。藉由 LLM，自動化測試生成與問題定位變得更加快速且高效，讓我們能集中精力處理更具挑戰性的問題，並在縮短交付時間的同時，確保專案的穩定性與安全性。

整體而言，第一週的課程不僅為我們奠定了測試與除錯的扎實基礎，還展示了生成式 AI 工具如何在這些環節中發揮關鍵作用。它改變了我們對測試的傳統認知，讓這一環節從被動的「問題檢查」轉變為主動的「品質保障」。這種變化既提升了我們的開發效率，也為團隊協作帶來了新的可能性，讓軟體開發朝向更高效、更智能的方向邁進。

◼︎ Second Week
第二週的課程聚焦於文件撰寫的原則與實踐，特別強調內嵌評論與文件註釋的重要性，並引入了自動文件化工具，以提升文件撰寫的效率與品質。在現代開發模式中，無論是敏捷開發還是傳統開發，文件的角色都無可取代。這週課程讓我們重新認識文件的重要性，並展示生成式 AI（LLM）如何協助改進文件撰寫的質量與效率。

文件在團隊開發中扮演著溝通橋樑的角色。它不僅是程式碼的輔助說明，更是團隊成員間溝通與協作的核心工具。內嵌評論可以幫助開發者在程式碼中清楚標註邏輯與設計考量，特別是對於複雜的運算或模組。而文件註釋則進一步補充了程式碼的背景資訊，例如功能模組的設計意圖、API 的使用方式以及相依性的注意事項，這些對於團隊協作時不可或缺。雖然敏捷開發強調快速迭代，但這並不意味著可以忽略文件。相反地，良好的文件化能幫助團隊在快速迭代中保持資訊一致，降低新成員加入時的學習成本，並提升開發過程中的可追溯性。特別是在 API 開發與跨團隊協作時，文件能讓不同團隊在對接時快速理解彼此的規範與邏輯，減少溝通誤解的可能性。

即使是個人開發，文件也扮演著不可或缺的角色。當我們回頭檢視幾週或幾個月前撰寫的程式碼時，若缺乏清晰的註解與文件，常常會陷入困惑，不得不浪費時間重新理解當時的邏輯設計。良好的文件不僅能為當下的開發工作提供輔助，更是未來維護與擴展的基礎。

生成式 AI 在文件撰寫中展現了強大的助力。LLM 的自然語言生成能力，讓我們能快速撰寫清晰且結構化的文件，並減少傳統文件撰寫的繁瑣步驟。它可以根據程式碼自動生成內嵌註解與文件註釋，既節省時間，又能提升文件的一致性與準確性。對於複雜的模組，LLM 能分析程式邏輯，生成高品質的文檔，甚至提供範例與使用說明。此外結合像 Sphinx 這類自動文件化工具，LLM 能自動生成完整的 API 文件，讓文件撰寫與程式開發過程同步進行，特別適合敏捷開發環境，因為它能確保文件始終與程式碼保持一致，不會出現文件過期或內容缺失的情況。

這週的課程設計讓我們深刻理解文件的重要性，特別是在團隊協作與長期維護中的價值。同時生成式 AI 工具的加入，解決了文件撰寫中的效率問題，並大幅提升了文件的完整性與實用性。無論是跨團隊的協作還是個人開發，掌握這些技能都能讓開發工作更加有條理，並為專案帶來長遠的效益與價值。這週課程不僅是一場技術訓練，更是為提升團隊溝通與專案品質所設計的重要一步。

◼︎ Third Week
第三週的課程聚焦於依賴管理，這是現代軟體開發中極具挑戰性的領域。透過模組化設計與現成模組的應用，開發者能顯著加快開發時程並減少重複性工作，但也因此面臨了複雜的依賴管理問題。課程從基礎的虛擬環境設置開始，逐步探討依賴與版本的衝突解決，並結合生成式 AI（LLM）的實作應用，為我們提供了解決問題的新視角與強大工具。

依賴管理的挑戰在於，其背後是一個錯綜複雜的生態系統。每個模組往往都依賴於其他模組，形成了層層相扣的關係。一旦某個模組的版本不兼容，就可能導致整個專案的中斷，甚至在測試環境中能順利運行的程式碼，到正式機上卻出現問題。此外不同開發者有各自的開發工具與環境偏好，這雖然提升了個人效率，但如果缺乏統一的規範與管理，可能會導致團隊開發難以協作，並增加專案維護的困難度。為了解決這些問題，本週的課程設計了多層次的實作練習，從基礎依賴分析到高階版本衝突解決，全面探索如何利用 LLM 的力量來提升效率與穩定性。

生成式 AI 在依賴管理中的優勢主要體現在它的分析速度與處理能力。LLM 能快速解析專案的依賴樹，找出潛在衝突或不兼容的模組版本。相比人類需要逐一檢查版本紀錄與相依性圖表，LLM 可以在短時間內完成大規模數據的分析，並給出具體建議，例如升級特定模組版本、替換不兼容的依賴，甚至為特定環境生成適用的安裝腳本。此外 LLM 能針對不同的程式語言與環境，提供多樣化的依賴解決方案，這對於跨語言的開發團隊尤為重要。

然而 LLM 也並非全能。由於依賴管理涉及到的問題常包含非技術性的考量，例如版本選擇對專案未來發展的影響，或是團隊既有規範的適配性，這些都需要我們以人工來判斷。此外 LLM 對於新出現的模組或版本變更，可能無法即時掌握完整資訊，這需要我們結合自己的經驗進行補充檢視。即使在這些不足的情況下，LLM 仍然能幫助我們大幅縮小問題範圍，並為我們提供可行的解決方向，從而節省大量的時間與精力。

課程中特別設計了模擬真實場景的實作，例如處理跨團隊不同環境設定的情境，或是針對依賴衝突設計解決方案。我們通過 LLM 的輔助，快速生成虛擬環境的配置腳本，並分析每個模組的相依性，找出衝突點與最佳解法。同時我們也學習了如何使用 AI 工具生成版本管理策略，確保專案的穩定性與可維護性。

整體來說，LLM 在依賴管理方面的遙遙領先，來自於其高速的數據分析能力與對複雜邏輯的解析優勢。它能讓我們從繁瑣的手動檢查工作中解放出來，將注意力集中在高層次的規劃與決策上。然而它的不足也提醒我們，依賴管理不僅是技術性的問題，還包含了許多需要人工判斷與團隊協作的部分。LLM 的角色，是成為我們的輔助工具，為我們提供更多解決思維與方向，讓整個開發流程更加順暢與高效。這一週的課程設計，讓我們深刻體會到生成式 AI 如何改變傳統依賴管理方式，並為我們的專案帶來更高的穩定性與協作效率。

◎總結
《Team Software Engineering with AI》這門課程透過生成式 AI 技術，讓我們重新定義軟體開發中的核心流程。課程的設計從測試與除錯、文件撰寫到依賴管理，逐步帶領我們建立一套完整的開發體系，並深刻理解生成式 AI 如何提升開發效率與專案品質。

在軟體開發中，測試與除錯不僅是保障程式品質的基礎，更是找出問題並優化系統的重要過程。生成式 AI 的引入，讓這些流程變得更加高效與智能化。透過 LLM 的協助，我們能快速生成測試案例，辨識錯誤，甚至模擬可能的效能瓶頸與安全威脅，大幅縮短了解決問題的時間。同時我們也學會將 AI 工具整合到測試框架中，讓測試不再只是單一的質量保障環節，而是整個開發流程中的關鍵組成。

文件撰寫則是開發中的另一項核心挑戰。課程強調了清晰且結構化的文件對團隊協作與專案維護的重要性。生成式 AI 不僅幫助我們快速撰寫內嵌評論與文件註釋，還能透過工具自動生成完整的技術文檔，確保文件與程式碼同步更新。在敏捷開發或跨團隊合作的情境下，良好的文件能有效降低溝通成本，提升整體開發效率。無論是新成員快速上手，還是團隊間的規範對接，清晰的文檔始終是不可或缺的支柱。

依賴管理的部分則讓我們看見了生成式 AI 如何在面對複雜的依賴結構時提供強大的支持。軟體開發中的依賴關係錯綜複雜，一旦發生版本衝突或不兼容，可能會對專案穩定性造成重大影響。透過 AI 的高速分析與建議能力，我們能快速辨識衝突點，生成修復方案，並針對不同開發環境提供最佳化的版本管理策略。同時 AI 工具還幫助我們模擬並優化跨語言、跨團隊的依賴架構，確保專案在不同環境下的穩定運行。

這門課程讓我們不僅學會了如何使用生成式 AI 工具來解決技術問題，更啟發我們重新審視開發過程中的關鍵環節，並提升對團隊協作與專案管理的全局視野。生成式 AI 並不是一個替代開發者的工具，而是一個強大的助手，讓我們能專注於更高層次的創新與優化。同時課程也提醒我們，AI 雖能提升效率，但仍需要與我們的專業知識相結合，才能發揮最大價值。

《Team Software Engineering with AI》是一門實用且啟發深遠的課程。它幫助我們掌握了生成式 AI 的應用方法，並結合實務案例，讓我們能即學即用，解決實際開發中的挑戰。完成這門課程後，我們不僅提升了技術能力，更對生成式 AI 在軟體開發中的可能性有了更全面的認識。這是一次重新思考軟體開發未來的旅程，也是一場讓我們面對未來挑戰時更具信心的全新探索。