Kursplan
Nivå 1: Oppdagelseshulen – Kravenes hemmeligheter
Oppdrag: Bruk LLMs (ChatGPT) til å trekke ut strukturerte krav fra uklare input.
Nøkkeltjenester:
- Tolk ambiguøse produktideer eller funksjonsforespørsler
-
Bruk AI til:
- Generere brukerhistorier og godkjenningskriterier
- Forslå personer og scenarier
-
Generere visuelle artefakter (f.eks., enkle diagrammer med Mermaid eller draw.io)
Resultat: Strukturert produktbacklog med brukerhistorier + initial domenemodel/visuell
Nivå 2: Designverkstedet – Arkitektens skroll
Oppdrag: Bruk AI til å opprette og validere arkitekturplaner.
Nøkkeltjenester:
-
Bruk AI til:
- Forslå arkitekturstil (monolitt, mikrotjenester, serverless)
- Generere høynivå komponent- og interaksjonsdiagrammer
- Skaffe klasse-/modulstrukturer
-
Utfordre hverandres valg gjennom parvis designanvurderinger
Resultat: Validert arkitektur + kodeutkast
Nivå 3: Kodearena – Codex-gauntlet
Oppdrag: Bruk AI-copilots til å implementere funksjoner og forbedre koden.
Nøkkeltjenester:
- Bruk GitHub Copilot eller ChatGPT til å implementere funksjonalitet
-
Refaktor AI-generert kode for:
- Ytelse
- Sikkerhet
- Vedlikeholdbarhet
-
Infuser «kode-letttyper» og kjør med parvis rengjøring utfordringer
Resultat: Fungerende, refaktorert, AI-generert kodebase
Nivå 4: Feilsøkens moer – Test mørket
Oppdrag: Generere og forbedre tester med AI, deretter finn feil i andre teams kode.
Nøkkeltjenester:
-
Bruk AI til å generere:
- Enhetstester
- Integrasjonstester
- Simuleringer av grensesnitt
-
Bytt feilfylt kode med et annet team for AI-assistert feilsøking
Resultat: Testsett + feilrapport + feilrettinger
Nivå 5: Pipelineportene – Automatikkens port
Oppdrag: Sett opp smarte CI/CD-pipelines med AI-assistans.
Nøkkeltjenester:
-
Bruk AI til:
- Definere arbeidsflyter (f.eks., GitHub Actions)
- Automatisere build, test og distribusjonstrinn
-
Forslå anormlitetsdetektering/tilbakekallingspolitikk
Resultat: AI-assistert, fungerende CI/CD-pipeline script eller flyt
Nivå 6: Overvåkingsborgen – Loggernes uttak
Oppdrag: Analyser loggfiler og bruk maskinlæring til å detektere anomali og simulere gjenoppretting.
Nøkkeltjenester:
- Analyser forhåndsutfylte eller genererte loggfiler
-
Bruk AI til:
- Identifisere anomali eller feilkjørsler
- Forslå automatiserte responser (f.eks., selvheilende skript, varsler)
-
Opprette dashboards eller visuelle samlinger
Resultat: Overvåkingsplan eller simulert intelligent varslingsmekanisme
Siste nivå: Heltenes arena – Bygg den ultimative AI-støttede SDLK
Oppdrag: Teams bruker alt de har lært til å bygge en fungerende SDLK-løkke for et miniprojekt.
Nøkkeltjenester:
- Velg et team-miniprojekt (f.eks., feilsøkingsverktøy, chatbot, mikrotjeneste)
-
Bruk AI på hver SDLK-fase:
- Krav, Design, Kode, Test, Distribusjon, Overvåking
- Presentere resultater i en kort teamdemo
Parvis stemme- eller bedømmelse for den mest effektive AI-støttede pipeline
Resultat: End-to-end AI-forbedret SDLK-implementering + teamvise presentasjoner
Ved slutten av denne workshoppen vil deltakerne kunne:
- Bruke generative AI-verktøy for å trekke ut og strukturere programvarekrav
- Generere arkitekturdiagrammer og validere designvalg med AI
- Bruke AI-copilots for å implementere og refaktorere produksjonskvalitetetskode
- Automatisere testgenerering og utføre AI-assistert feilsøking
- Designe intelligente CI/CD-pipelines som kan detektere og reagere på anomali
- Analyser loggfiler med AI/ML-verktøy for å identifisere risikoer og simulere selvheilende prosesser
- Demonstrere en fullt AI-forbedret SDLK gjennom et miniteamprosjekt
Krav
Målgruppe: Programvareutviklere, tester, arkitekter, DevOps-ingeniører, produktansvarlige
Deltakerne bør ha:
- En fungerende forståelse av Programvarelivsyklusen (SDLC)
- Praktisk erfaring med minst ett programmeringsspråk (f.eks., Python, Java, JavaScript, C# etc.)
-
Bekjenthet med:
- Skrive og lese brukerhistorier eller krav
- Grunnleggende programvaredesignprinsipper
- Versjonskontroll (f.eks., Git)
- Skrive og kjøre enhetstester
- Kjøre eller tolke CI/CD-pipelines
Dette er en mellom- til avansert nivå workshop. Den er ideell for profesjonelle som allerede er del av programvareleveransteam (utviklere, tester, DevOps-ingeniører, arkitekter, produktansvarlige).
Referanser (1)
Førleserens kunnskap om avansert bruk av copilot & Tilstrekkelig og effektiv praktisk øvelsesøkt.
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Kurs - Intermediate GitHub Copilot
Maskinoversatt