《软件工程3.0：大模型驱动的研发新范式》朱少民

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《软件工程3.0：大模型驱动的研发新范式》朱少民【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

本书系统地探讨了软件工程从 1.0 到 3.0 的演进历程，深入剖析了软件工程 3.0 的新范式及其核心特征书中详细介绍了软件工程 3.0 的实施策略和路线图，以及提示工程RAG智能体数据治理模型工程和安全治理等核心能力的建设通过对需求分析架构设计UI 生成结对编程测试智能化和运维监控等关键环节的实践案例分析，全面重塑了软件开发生命周期此外，书中还对软件工程的未来进行了展望，探讨了多模态技术和 AGI(通用人工智能)等对软件研发的深远影响

本书适合软件研发管理人员(包括研发总经理技术经理项目经理测试经理等)

软件工程师软件测试工程师，以及对软件工程智能化转型感兴趣的读者阅读参考

作者简介：

朱少民 同济大学特聘教授CCF 杰出会员软件绿色联盟标准评测组组长国内软件工程专家专注于软件测试质量管理和软件工程的教学科研与行业应用QECon大会和 AiDD 峰会的发起人，通过“软件工程 3.0 时代”个人自媒体账号持续分享前沿观点，推动行业交流与创新先后获得多项省部级科技进步奖，出版 20 余部着作及本译作十余年间，频繁受邀在国内外学术会与技术峰会发表主题演讲，并为多家世界 500强企业提供专业咨询与顾问服务曾任思科(中国)软件有限公司 QA 高级总监，担任 IEEE ICST 2019 工业论坛主席及多个IEEE 国际学术会议程序委员，同时担任软件学报和计算机学报审稿人 王干祥 华为云智能化软件研发首席专家，PaaS技术创新Lab主任，中国计算机学会软件工程专业委员会副主任主导了华为公司的智能化软件研发工作，致力于将AI技术与软件分析技术相结合，推动软件工程领域的创新与发展近年来带领团队在软件研发领域探索大模型系统，并成功赋能公司的系列软件研发工具

目  录：

第1章演变之路：软件工程的三个时代001

1.11.0时代：传统软件工程003

1.22.0时代：敏捷软件工程005

1.33.0时代开启：智能软件工程007

1.3.1软件工程3.0的特征008

1.3.2软件工程跨时代的比较012

1.3.3软件工程3.0的核心优势014

第1章演变之路：软件工程的三个时代001

1.11.0时代：传统软件工程003

1.22.0时代：敏捷软件工程005

1.33.0时代开启：智能软件工程007

1.3.1软件工程3.0的特征008

1.3.2软件工程跨时代的比较012

1.3.3软件工程3.0的核心优势014

1.3.4软件工程3.0时代的挑战016

第2章为何定义软件工程3.0019

2.1软件新形态：SaaM021

2.1.1溯源软件2.0022

2.1.2SaaM的表示及其特点023

2.2AIGC引领的软件开发新范式026

2.2.1软件开发范式回顾026

2.2.2新范式：模型驱动研发029

2.3生产力革命：迈向10倍效能031

2.4生产关系：超级个体与新型团队033

第3章软件工程3.0实施策略和路线图039

3.1实施策略041

3.1.1常见策略041

3.1.2因地制宜043

3.1.3价值优先推进策略046

3.2实施三部曲049

3.2.1自我评估并选择合适的实施方案051

3.2.2局部有限的实施并适当扩展实施范围053

3.2.3全面实施与持续改进056

3.3如何微调适合自己的领域大模型057

3.4如何选择第三方研发大模型061

3.5如何选择第三方API服务063

3.6如何应对安全问题065

第4章软件工程3.0的核心能力建设069

4.1提示工程能力：高效驾驭大模型071

4.1.1提示词要素与框架073

4.1.2提示词的思维链和思维树078

4.1.3软件研发中的提示工程实践085

4.2RAG技术：利用已有数字资产091

4.2.1RAG介绍092

4.2.2RAG技术实践096

4.3智能体技术：构建行动与反馈之闭环099

4.3.1基于LLM的智能体100

4.3.2示例：AutoGPT102

4.3.3多智能体103

4.3.4智能体框架108

4.4数据治理能力：兵马未动，粮草先行112

4.4.1数据质量标准113

4.4.2数据清洗114

4.4.3数据增强117

4.5模型工程能力：量体裁衣，释放潜能118

4.5.1模型微调技术119

4.5.2微调中的强化学习123

4.5.3模型推理部署125

4.5.4模型评测与改进127

4.6安全治理能力：行稳致远135

第5章SE 3.0实践场：重塑软件开发生命周期139

5.1需求获取分析与定义：循序渐进水到渠成142

5.1.1RAG 智能体助力需求分析142

5.1.2业务需求收集与获取145

5.1.3业务需求建模与分析149

5.1.4需求定义(生成需求文档)157

5.1.5需求评审与优化164

5.1.6小结168

5.2架构设计：AI辅助设计的奥秘169

5.2.1从技术方案架构到类的设计170

5.2.2技术架构设计评审182

5.2.3小结196

5.3UI革命：GUI生成和CUI197

5.3.1生成软件UI及其代码198

5.3.2从UI上提升用户体验206

5.3.3小结211

5.4结对编程成为常态：从代码生成到代码评审212

5.4.1人机结对编程的到来213

5.4.2OpenAI o1代码生成能力展示216

5.4.3大模型编程能力评测227

5.4.4AI程序员与优秀的编程工具231

5.4.5小结237

5.5TDD青春焕发239

5.5.1大模型时代的UTDD240

5.5.2大模型时代的ATDD247

5.5.3小结256

5.6测试智能化：从API测试到E2E测试258

5.6.1LLM驱动测试分析与设计259

5.6.2LLM生成测试用例与脚本266

5.6.3LLM驱动非功能性测试278

5.6.4小结286

5.7LLM驱动运维：异常监控与定位288

5.7.1LLM在运维上的核心能力289

5.7.2LLM在运维上的应用案例293

5.7.3小结297

第6章未来展望299

6.1LLM是银弹一统天下吗301

6.2软件复杂度问题能彻底解决吗303

6.3未来的软件会更加安全可信吗306

6.4未来的研发工具研发角色AIGC如何协同310

6.5多模态给软件研发带来新能力313

6.6AGI对软件研发会有怎样的影响316

参考资料321

后记

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软件工程3.0 大模型 智能化转型

摘要：本文以朱少民提出的《软件工程3.0：大模型驱动的研发新范式》为核心，对软件工程在大模型时代下的理论演进与实践变革进行系统梳理与深入阐述。文章首先从宏观视角概括软件工程从1.0到3.0的历史演进逻辑，指出大模型技术对研发模式、工程方法和组织形态带来的颠覆性影响；随后从理念升级、研发流程重构、工程能力演进以及产业实践价值四个方面展开详细论述，深入分析大模型如何重塑需求分析、设计、编码、测试与运维等关键环节；最后结合当前软件产业的现实挑战，总结软件工程3.0的核心价值与未来趋势。全文力图呈现一个以智能化、自动化和协同化为特征的新型软件工程全景，为技术人员、管理者及研究者理解和应用这一新范式提供系统参考。

一、软件工程范式演进

朱少民在《软件工程3.0：大模型驱动的研发新范式》中，首先从历史视角回顾了软件工程的发展脉络。软件工程1.0以过程和规范为核心，强调瀑布模型、文档驱动以及阶段划分，其目标是解决“能否把软件做出来”的问题。这一阶段更多依赖人工经验和制度约束。

进入软件工程2.0阶段，敏捷开发、持续交付和DevOps逐渐成为主流。该阶段强调以人为中心、快速反馈和持续改进，解决的是“如何更快、更好地交付软件”的问题。但本质上，研发活动仍然高度依赖人力，工具更多起到辅助作用。

朱少民提出的软件工程3.0，则是在大模型技术成熟背景下形成的新范式。它不再仅仅是流程和方法的改进，而是研发主体发生变化——智能模型开始深度参与甚至主导研发活动，从而推动软件工程进入“智能驱动”的新阶段。

这种范式演进并非对前一阶段的否定，而是一种继承与跃迁。软件工程3.0吸收了规范化与敏捷化的经验，并在此基础上引入大模型的认知、生成和推理能力，形成更高层次的工程体系。

二、大模型重塑研发流程

在软件工程3.0中，大模型对研发流程的重塑是最直观的变化。需求分析阶段，大模型可以通过自然语言理解大量业务文档、用户反馈和历史数据，辅助甚至自动生成高质量需求描述，显著降低需求歧义。

在系统设计与架构阶段，大模型能够基于既有设计模式、行业经验和代码库进行推理，给出多种设计方案建议。这种能力使得架构设计不再完全依赖少数专家，而是形成“人机协同”的决策机制。

编码环节是大模型优势最为突出的领域之一。通过代码生成、补全与重构，大模型可以显著提升开发效率，同时降低初级错误发生概率。朱少民指出，这并不意味着程序员被取代，而是角色向“问题定义者”和“质量把控者”转变。

在测试与运维阶段，大模型同样发挥重要作用。它可以自动生成测试用例、分析日志、预测故障风险，从而推动测试和运维向智能化、前置化发展，进一步缩短交付周期。

三、工程能力体系升级

软件工程3.0不仅改变了流程，更深刻影响了工程能力体系的构建。朱少民强调，传统以个人技能为核心的能力模型，正在向以“人+模型+平台”为核心的复合能力模型转变。

在这一新体系中，工程师需要具备与大模型协作的能力，包括问题表达能力、模型结果评估能力以及对模型偏差的修正能力。这些能力将成为未来软件工程人才的重要竞争力。

从组织层面看，软件工程3.0推动企业构建统一的模型平台和工程资产库。代码、文档、测试数据和运行数据被系统化沉淀，为大模型持续学习和优化提供基础，从而形成正向循环。

同时，工程治理能力也随之升级。如何确保模型生成结果的安全性、合规性和可解释性，成为软件工程3.0不可或缺的重要议题。这要求技术、管理和制度层面的协同演进。

四、产业实践与未来价值

在产业实践层面，朱少民通过大量案例指出，大模型驱动的软件工程3.0已经在互联网、金融、制造等行业初显成效。研发效率提升、交付周期缩短和质量稳定性增强，成为企业最直观的收益。

对于中大型组织而言，软件工程3.0有助于缓解复杂系统带来的管理压力。通过模型对历史经验的复用和对复杂问题的拆解，组织可以在保持规模扩张的同时控制风险。

从行业生态角度看，这一新范式也在重塑软件工具和平台市场。以大模型为核心的研发平台正在成为新的基础设施，推动工具链从“功能集成”走向“智能协同”。

展望未来，朱少民认为软件工程3.0并非终点，而是迈向更高阶智能工程的重要一步。随着模型能力和数据质量的持续提升，软件研发将逐步走向高度自动化与自适应的新阶段。

总结：

总体来看，《软件工程3.0：大模型驱动的研发新范式》系统揭示了大模型技术对软件工程理论与实践的深远影响。朱少民通过清晰的范式划分和深入的工程分析，帮助读者理解软件工程为何、以及如何进入一个以智能为核心的新阶段。

在这一新范式下，软件工程不再只是“人写代码”的过程，而是一个人、模型与平台协同演进的复杂系统。这种转变既带来了效率和质量的提升，也对工程能力、组织形态和治理方式提出了更高要求。

本文由nayona.cn整理

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