引言:一个更加确定的未来是,软件的研发过程将类似于工业生产的流水线,不再取决于个别人的能力,而是依赖于智能的流程和工具,通过高可读的代码将极大的减少Bug率,提高软件的开发效率,真正达到软件开发的多快好省。

 经典软件开发过程模型 

提起过程模型,学过软件工程的都不陌生。软件开发过程模型是一种规划、设计、开发和测试软件的方法。它描述了软件开发过程中的各个阶段、活动和任务,并提供了一个框架,以便软件开发人员能够按照一定的步骤和流程完成项目。我们遵循软件开发过程模型的目的是为了提高软件开发工程的效率、质量和可管理性。简单回顾一下那些经典的软件开发过程模型:

1、瀑布模型(Waterfall Model):最早也是最经典的一种软件开发模型,按照一定的线性流程,能够确保在下一步之前必须完成当前步骤的所有任务。

具体流程分为需求分析、系统设计、详细设计、编码、测试、运行维护。每个阶段的输出物作为下一个阶段的输入,是一个顺序执行的过程,非常适合于产品确定后,对于固定的需求进行开发。但是这个模型假设一切都是确定的且完美的,如果需求、设计方案发生了变化,需要反复重新开发,这也是它的缺点所在。

2、V模型(V-Model):其实是瀑布模型的变种,反映了软件测试活动与软件开发过程(从分析到设计)的关系,由于其模型构图形似字母V,所以又称软件开发的V模型。

开发过程分为需求分析、概要设计、详细设计、编码、单元测试、集成测试、确认测试和系统测试。通过开发和测试同时进行的方式来缩短开发周期,提高开发效率。

3、螺旋模型(Spiral Model):是基于风险分析和迭代开发的方式来管理软件开发过程,主要强调通过不断的风险评估和缓解来降低项目风险,同时在每个阶段中都进行验证与确认。

具体流程分为风险分析、需求资料、设计、实现、测试、发布、客户确认。螺旋模型的使用可以帮助团队降低项目风险,但是其线性的流程并不如迭代模型那么灵活。

4、增量模型(Incremental Model):将软件开发过程划分为多个增量,每个增量包含一部分需求,每个增量都是一个瀑布模型,从而迭代地完成软件开发。增量模型可以分为增量发布和增量迭代两种,增量发布主要强调整体和部分的关系,而增量迭代的每次迭代都是对上一次迭代的改进。

具体流程分为需求阶段、设计阶段、实现阶段、测试阶段、评审阶段。可以把增量过程看做是逐步完善需求,减少错误的过程。通过增量式的开发方法,使每个阶段的开发更加的轻松,但是如何控制迭代次数,如何调整开发成本和进度也是它需要解决的问题之一。

5、原型模型(Prototyping Model):通过快速构建一个原型,用于确定需求、提高用户满意度和开发效率。原型通常是实际系统的一个非常粗糙的版本,与实际软件相比,只表现出有限的功能和低效的性能。

在许多情况下,客户只能通过原型对软件产品的期望有一个大致的了解。在缺少系统需求详细信息的情况下,可以使用原型模型。

6、敏捷模型(Agile Model):是面向需求快速变更的一种迭代增量模型。强调自由、协作、超越个人能力的价值观,通过灵活的规划、快速迭代的开发方式,快速响应变化需求。适合开发复杂、要求灵活度高的软件。

具体流程分为规划、需求、设计、实现、测试、发布。敏捷模型注重团队成员的互相协作和沟通,在快速响应变化的同时也需要团队成员的紧密配合。

 AI低代码开发过程模型 

从上述经典的软件开发过程模型中可以看出,瀑布模型是作为基础模型的存在,敏捷模型则是以增量模型和原型模型为基础发展而来的。AI低代码开发过程模型则是进一步建立在原型模型和敏捷模型之上,主要思想是在已有软件的基础上通过AI的能力更加快速的迭代并利用自动化的工具来完成开发。其具体流程分为以下三步:

(1)代码可读的半成品软件

由于目前大部分的业务场景都已经被数字化,需要开发的绝大部分业务都不再是从零开始,而是在已有软件的基础上进行,或进行新增功能或进行修改迭代。然而程序员的痛点之一就是不愿意读别人的代码,这是因为已有的代码往往非常难以读懂,重构的代价远远超过重写。这一问题可以通过AI进行改善,一方面AI可以快速地生成代码可读的功能模块,另一方面通过AI可以分析已有的代码,提供改善型的建议,辅助程序员进行重构。

对于半成品软件并不是软件不可用、不完善,而是对于业务而言软件永远处于不断地完善和迭代之中。软件开发中二八法则也同样存在,往往是80%的功能只要20%的时间就可完成,剩下的20%的功能需要80%的时间才能完成。因此我们可以首先做好80%的通用功能的软件作为标品,然后在此基础上进行20%的个性化定制。

(2)基于AI的敏捷快速迭代

敏捷在AI低代码开发中同样重要,软件的个性化是无法消除的,在面对用户变化的需求,通过AI大模型的能力,可以更加敏捷的应对。利用AI进行需求分析,与现有的功能进行融合,在低代码统一架构下进行设计实现,快速迭代不断交付用户可用的有价值的软件,提高客户的满意度。

需要注意的是,在敏捷开发中虽然注重人员的沟通,但同样要保持代码的可读性,利用AI进行代码审查,生成测试代码。同时保持文档与代码的一致性,文档并不需要专人撰写,而是通过AI从代码中直接提取。这也是区别于传统敏捷开发的地方。

(3)持续集成部署DevOps

DevOps也是近年来的一个热门概念,其目的是对开发、运维和质量等部门进行沟通和整合,提高整体的协作和效率。其本质上是敏捷思想在整个软件全生命周期上的一种演进,从软件的开发到部署到运维到反馈的一种快速迭代过程和方法体系。软件在开发阶段关注于需求和功能,在运维阶段关注于监控和性能,虽然不同阶段的关注点不同,用户往往在使用过程中才会发现更多的问题,一个高效的问题反馈和解决闭环可以极大地提高用户的使用满意度。

实施DevOps的一个重要手段是利用工具平台实现代码的持续集成和持续部署。持续集成是指多名开发者在开发不同功能代码的过程当中,可以频繁的将代码行合并到一起,然后进行编译和测试。持续部署是指在持续集成的基础上,将通过测试后的程序根据一定的发布策略部署到生产环境中。然而,其中一些任务和流程的自动化仍然有大量任务需要人工手动处理,如脚本、配置、测试和部署。利用AI大模型则可以进一步对这一过程进行优化,如自动生成测试代码进行自动化测试,自动生成各种配置脚本,自动对用户问题进行分析甚至有可能自动解决用户问题并部署发布。AI大模型的出现将会对DevOps的过程提供更多的可能性。

 软件工程化 

软件开发既是一个创造的过程也是一个逐步进行的过程。传统的IDE是一个编码、编译、调试的集成开发环境,在AI大模型的加持下,代码补全可以进一步升级到代码生成、代码验证和测试代码生成,甚至直接生成整个系统,从而极大的提高程序员的效率。

另外,软件的设计管理是目前IDE所欠缺的一个环节,许多设计图还需要通过Visio等工具实现,而且无法与代码保持一致,在AI大模型的辅助下,软件的设计可以与代码进行很好的集成并且能够相互生成,甚至自动生成相关的设计文档。

不仅开发过程,从需求到设计,从编码到测试,从打包到发布,持续的集成部署,反馈问题的闭环迭代,软件的全生命周期管理都可以在统一的工具环境中完成。一个更加确定的未来是,软件的研发过程将类似于工业生产的流水线,不再取决于个别人的能力,而是依赖于智能的流程和工具,通过高可读的代码将极大的减少Bug率,提高软件的开发效率,真正达到软件开发的多快好省。

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