- 基于AI的工程化深度实践应用(上下)
- - 作者：黄猛//刘帅//刘娟娟//王亚丽|责编:张轶
  - 出版社：地震
  - ISBN：9787502858735
  - 出版日期：2026/08/01
  - 页数：642
- 售价：75.2

内容大纲
    当前人工智能技术正推动软件工程领域发生深刻变革，AI大语言模型为软件开发全流程提供了全新智能化工具，高效利用AI赋能工程实践已成为技术从业者的核心必备能力。
    本书以可直接落地的AI提示词为核心线索，系统梳理AI在软件工程全生命周期的应用场景与最佳实践，全书分为初级篇、中级篇、高级篇与综合实战篇四大板块，覆盖需求分析、架构设计、编码测试、运维部署、项目管理、团队协作等全环节。内容从AI与软件工程融合的基础认知切入，逐步深入到主流中间件、云原生工具的智能配置，延伸至微服务治理、代码质量管控等企业级深度场景，最后结合影院数据分析系统、企业门户网站、电商平台DevOps等真实项目，完整呈现全流程AI辅助工程化方案。
    本书摒弃冗余理论堆砌，所有提示词均可直接复用，能够帮助开发者、架构师、项目经理快速提升研发效率与项目质量，助力读者掌握人机共创的智能化开发能力，开启软件工程效能升级的新路径。
作者介绍
目录
上册
第一篇初级篇——AI辅助基础项目开发
  第1章  AI与软件工程概述
    1.1  人工智能在软件开发中的应用
      1.1.1  软件开发的演进历程：从机器语言到AI辅助开发的技术变革
      1.1.2  AI在软件开发各阶段的应用
      1.1.3  AI开发工具生态：构建智能化软件开发的完整体系
      1.1.4  案例分析：AI在知名企业的应用
    1.2  AI技术原理及特点
      1.2.1  AI技术架构：大型语言模型的技术革新
      1.2.2  AI的核心能力：多维度智能的全面展现
      1.2.3  AI的技术限制：理性认知AI能力边界
    1.3  AI在工程项目中的应用场景
      1.3.1  场景一：项目规划与管理
      1.3.2  场景二：系统设计与架构
      1.3.3  场景三：代码开发与实现
      1.3.4  场景四：测试与质量保证
      1.3.5  场景五：文档编写与维护
    1.4  AI辅助开发的优势与局限性
      1.4.1  AI辅助开发的主要优势
      1.4.2  AI辅助开发的关键局限性：理性审视技术边界
      1.4.3  AI辅助开发的最佳实践指南：构建高效协作的工程化体系
      1.4.4  AI辅助开发的未来发展趋势：迈向智能化软件工程新纪元
    1.5  开发环境搭建与配置
      1.5.1  AI官方平台配置
      1.5.2  本地开发环境搭建
      1.5.3  AI开发工具生态集成
      1.5.4  项目模板与开发工具最佳实践
  第2章  基于AI的项目需求分析
    2.1  传统需求分析方法回顾
      2.1.1  传统需求分析的典型流程
      2.1.2  传统方法在影院数据分析项目中的应用
    2.2  利用AI进行需求挖掘
      2.2.1  AI在需求分析中的优势
      2.2.2  基于AI的需求挖掘实践
    2.3  AI辅助需求文档编写
      2.3.1  需求文档结构设计
      2.3.2  具体需求条目编写
      2.3.3  以辅助需求文档中用例图需求生成为例
    2.4  需求验证与确认技巧
      2.4.1  基于AI的需求一致性检查
      2.4.2  需求完整性验证
      2.4.3  需求可追溯性管理
      2.4.4  需求评审辅助
    2.5  实践案例：影院数据分析系统需求分析
  第3章  基于AI的面向对象分析与设计
    3.1  面向对象设计基础
      3.1.1  面向对象设计的核心概念
      3.1.2  影院数据分析系统的领域分析
    3.2  AI辅助类图设计

      3.2.1  使用AI进行类的识别和提取
      3.2.2  类图的优化和重构
      3.2.3  类图优化后的类图设计
    3.3  利用AI进行用例图分析
      3.3.1  用例识别和分析
      3.3.2  以“UC-004：启动数据采集”为例生成详细用例描述
      3.3.3  用例图的可视化
    3.4  序列图、协作图、状态图和活动图的AI辅助设计
      3.4.1  序列图设计
      3.4.2  协作图设计
      3.4.3  状态图的AI辅助设计
      3.4.4  活动图的设计
  第4章  基于AI的数据库设计
    4.1  数据库设计原理回顾
      4.1.1  数据库设计的基本流程
      4.1.2  数据库设计的核心原则
      4.1.3  数据库设计中的常见问题
    4.2  AI辅助概念模型设计
……
第二篇  中级篇——基于AI的智能设计与实践
下册
第三篇  高级篇——基于AI的企业级项目实践
第四篇  综合实践篇：案例分析

内容大纲

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