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这篇论文提出了一款名为SEEAgent的LLM多智能体框架，专门解决敏捷开发中“工作量估计难”的痛点——比如团队用“规划扑克”主观猜点不准、传统ML模型给结果不给解释、还没法和人协作的问题。SEEAgent靠“长期记忆”（微调Llama-3.1或用GPT-4o-mini学项目知识，减少幻觉）、“短期记忆”（存会话和历史故事）、“行动+通信模块”（支持聊天解释和提交估计）实现“估计准、能唠、可解释”
在敏捷开发中，测试活动正经历着从"质量把关者"到"价值流优化者"的范式转变。根据丰田生产系统的八大浪费理论（Liker & Meier, 2005），软件开发过程中存在大量非增值性浪费。从业十五年的敏捷测试专家领测老贺指出，将这些理论融入测试实践能显著提升质量流动效率。本文通过若干案例解析如何识别和消除测试活动中的隐性成本。
8. Sprint回顾会议（Sprint Retrospective）： 同样在Sprint结束时，团队进行回顾会议，反思上一Sprint中做得好的地方、需要改进的地方以及如何优化下一Sprint的过程。7. Sprint评审会议（Sprint Review）：每个Sprint结束时，团队展示已完成的功能给利益相关者，获取反馈，并讨论下一个Sprint的计划。6. 持续集成与交付：在整个Sprin
本文系统介绍了软件工程中的生命周期模型和开发方法。主要内容包括：1）软件生命周期基本过程（获取、供应、开发等）和支持过程；2）传统开发模型如瀑布模型、原型化模型、螺旋模型、V模型和增量模型；3）统一过程模型（RUP）的四阶段和核心概念；4）敏捷方法的核心思想和主要方法（极限编程、Scrum等）。文章全面阐述了各种模型的特点、适用场景及相互关系，为软件开发过程提供了系统的理论框架。
瀑布式开发瀑布式开发的基本流程是 需求 → 设计 → 开发 → 测试 ， 是一个更倾向于严格控制的管理模式 。要求有明确的需求，大家按照需求一步步做好规划，每一阶段工作的完成是下一阶段工作开始的前提，每一阶段都要进行严格的评审，保证各阶段的工作做得足够好时才允许进入下一阶段。敏捷开发敏捷开发是一种应对快速变化的需求的一种软件开发能力，只要在符合价值观和原则的基础上能让开发团队拥有应对快速变化需求的
即：检查一组测试用例准备好不好，发现测试用例/测试数据的弱点。针对微小的程序变化，良好的测试用例/测试数据将能够检测到代码中的缺陷或错误。定义了从原有程序生成差别极小程序（即变体）的转换规则。1987年，奥佛特（Offutt）和金（King）针对FORTRAN77首次定义了22种变异算子。✔️ 若已有测试用例不能杀除所有非等价变异体，则需要额外设计新的测试用例，并添加到测试用例集中，以提高测试充分
山大软院软件工程期末复习知识点总结，根据任课老师所给提纲及课件等资料进行整理。考试范围全覆盖。
是一款实时的语音转文字的软件，软件完全免费，无广告零弹窗，可以实时识别电脑里的声音，然后转换成字幕。在这个界面，我们可以看到所有的识别的结果，具体几点几分的字幕它都有显示，这样我们就不会错过所有的语音。：不只是本地视频可以实时的语音转字幕，我们用网页打开的视频，只要电脑播放有声音，软件就会实时的转换。打开后，软件就开始捕获你电脑里的声音，并开始语音转换文字。
本文简单介绍了敏捷发布列车的其它特性，后面会继续介绍它的价值。
ART 是敏捷团队的团队，与共享的业务和技术使命保持一致。每个组织都是一个虚拟组织（通常为 50 – 125 人），共同计划、提交、开发和部署。ART围绕企业的重要发展价值流进行组织，其存在只是为了通过构建和交付使客户受益的解决方案来实现该价值的承诺。ART 是跨职能的，具有定义、构建、验证、发布和（如适用）运营解决方案所需的所有功能。这些功能使 ART 能够提供连续的价值流，如图所示。以上就是今
本文作者 | 谢宁，《华为战略管理法：DSTE实战体系》、《智慧研发管理》作者读者如需获取本文章所涉及的完整《盈利模式/利润模型》材料，请按照下面方式操作：在朋友圈转发本文（勿删除），并在本文中留言评论和关注本号。获取方式：添加微信DSTEIPD并私信（见下图）：已转发文章，获取《盈利模式/利润模型》材料。添加图片注释，不超过 140 字（可选）解读BLM业务领先模型中的业务设计众所周知，业务设计
其中，一个优秀的业务设计可以产生和交付全新的价值，并且采用更高的效率，降维打击竞争对手，甚至行业。业务设计是华为公司战略规划非常重要的方法论，华为公司在经历过小灵通业务战略失误、英国电信BT管理认证等关键事件之后，意识到需要在战略管理，尤其是战略规划方面，着手构建强有力的管理体系，因此，在2003年，从美世咨询公司引入了价值驱动业务设计VDBD方法论（美世咨询公司前副总裁亚德里安·斯莱沃斯基所著的
是一个用于开发和维持复杂产品的框架。缺点：但敏捷注重人员的沟通，忽略文档的重要性，若项目人员流动大太，又给维护带来不少难度，特别项目存在新手比较多时，老员工比较累。优点：W 模型相对于 V 模型来说，测试更早的进入到开发阶段，与开发阶段是并行关系，更早的发现问题，能够及时解决问题，各个阶段分工明确，方便管理。缺点：虽然测试尽早的进入到开发阶段，但是真正进行软件测试是在编码之后，这样忽视了测试对需求
随着 ChatGPT、GitHub Copilot 等人工智能工具在 IT 领域的深度应用，“AI 是否会替代 IT 从业者” 的讨论持续升温。有人认为 AI 能自动生成代码、排查漏洞、部署系统，将逐步取代程序员、运维工程师等岗位；也有人坚信 IT 从业者的核心价值难以被 AI 复制。事实上，AI 的本质是提升效率的工具，而非取代人类的 “对手”—— 它正在重塑 IT 行业的分工模式，却无法替代
现在，头部公司越来越重视AI治理，为了更好的适应这种趋势，瑞士UMEF大学的应用人工智能理学课程专门涵盖AI伦理、社会影响分析、全球政策框架等模块，帮你提前卡位“AI合规官”、“AI伦理专家”等新兴岗位。瑞士UMEF大学应用人工智能理学硕士项目，并不仅仅是一个“学AI”的项目，而是一个“技术+管理+行业+资源”四合一的全能型提升方案。●校友网络覆盖全球科技、金融、制造等领域，不管你将来是想进大厂、
FundamentalActivitiesThe fundamental level defines activities as containing nodes, which includes actions. This level is shared between the flow and structured forms of activities.BasicActivitiesThis
又到了每周的敏捷复盘会，你心头一紧，因为你知道这即将变成一场“批斗大会”。产品经理指责开发进度慢，开发抱怨需求变更频繁，测试则在旁边瑟瑟发抖。每日站会变成了对老板的“述职报告”，充满了压力和借口。你以为你在搞敏捷，其实你只是在举行一场名为“敏捷”的、极其低效的宗教仪式。
马上就是PMP®考试了，为助力大家以更好状态应对考试，才聚教研组潜心精研PMP®考前题目解析，帮助大家熟悉题型，掌握答题思路，助力考生顺利通过考试！“PMP考试通”微信免费刷题小程序现已上线！PMP考生们，不用再为刷题发愁啦！快来试试吧，助你轻松上岸！第一题At the daily project meeting, team members are complaining about receiv
1.背景介绍在当今的快速发展和不断变化的科技世界中，软件开发已经成为了企业和组织中最为关键的环节之一。随着人工智能、大数据和云计算等领域的快速发展，软件开发的复杂性和规模也不断增加。因此，在软件开发过程中，需要采用一种高效、灵活的方法来应对这些挑战。敏捷开发是一种面向对象、迭代的软件开发方法，它强调团队协作、快速交付和客户参与。敏捷开发的核心理念是“适应变化”，它通过一系列的迭代和循环过程...
大模型技术的发展可以说已经进入了一个相对成熟的阶段，但是关于大模型应用还处于一个摸着石头过河的阶段。技术的价值在于解决问题，但到底应该怎么解决问题却是一个值得思考的问题。我们知道，技术并不会直接作用于用户，中间需要一个载体，这个载体就是产品；但打造一款什么样的产品，以及怎么打造一款产品，才能让大模型发挥其应有的作用。大模型产品的思考从技术的角度来说大模型只是一种基础能力，类似于网络的信息通讯能力，
随着人工智能技术的快速发展，AI团队面临的需求复杂性和交付压力日益增加。传统的瀑布式开发模式难以应对需求频繁变更、数据驱动迭代以及模型验证不确定性等挑战。本文以敏捷开发方法论为切入点，系统性分析其在AI团队中的适配性。通过对比敏捷原则与AI项目特征，结合行业实践案例，提出适配性优化策略。研究发现，敏捷开发能够显著提升AI团队的交付效率、需求响应能力和跨角色协作水平，但其落地需结合数据科学工作流特点
嵌入式硬件开发就像“硬核乐高”，既需要技术，也需要创造力。今天我们从一个温湿度检测的小项目中窥见了一角，但实际上，嵌入式硬件能做的远远超出你的想象。无论是物联网设备还是无人驾驶汽车，它们都依赖嵌入式硬件的默默耕耘。下一次，当你按下电梯按钮，或是启动智能家居时，不妨停下来想想这些不起眼的小英雄吧！
Up until now, we have had very little discussion of the costs of certain features that customers may wish to include in the system requirements. Part of the reason is that it made sense to separate th
在大数据时代，数据已成为企业的核心资产之一。有效的数据架构能够帮助企业更好地管理、存储和分析数据，从而挖掘数据中的价值。然而，传统的数据架构开发方法往往周期长、灵活性差，难以适应快速变化的业务需求。因此，引入敏捷开发理念到大数据领域的数据架构开发中具有重要意义。本文的目的在于探讨如何在大数据领域实施数据架构的敏捷开发实践，涵盖了从核心概念、算法原理、数学模型到项目实战等多个方面，旨在为大数据从业者
本文系统介绍了操作系统中文件管理和作业管理的核心内容。文件管理部分详细阐述了文件系统的组织结构（逻辑结构、物理结构）、文件目录、存储空间管理（空闲区表、位示图等）以及文件共享与保护机制（硬链接、符号链接）。作业管理部分解析了作业状态转换、作业控制块、作业调度算法（先来先服务、短作业优先等）以及用户界面的发展历程。最后概述了国产操作系统的发展现状，包括银河麒麟、深度等主流系统的特点。全文从实现原理到
企业虚拟经济生态是指企业利用数字技术构建的，由数字资产、虚拟交易、智能决策和价值流转构成的经济系统。它不是对实体经济的简单映射，而是一个具有独立运行规则、价值创造机制和协同模式的新型经济形态。数字化原生：所有资产、交易和流程均以数字形式存在和运行智能自主性：AI系统在资源配置、交易匹配和风险控制中发挥核心作用动态协同性：内部业务单元和外部合作伙伴通过API和协议实现无缝协作价值网络性：价值创造不再
fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;敏捷开发方法XPCrystalScrumASDAgileUP严格流程, 适应性灵活适配, 以人为本迭代增量, 自组织动态适应, 试错学习轻量UP, 结构化迭代。
为了解决这一问题，本文提出了一个全面的空地协作三维感知解决方案，包含三项关键贡献：（1）Griffin，一个大规模的多模态数据集，包含超过200个动态场景（30k+帧），涵盖不同的无人机高度（20-60米）、多样的天气条件以及考虑遮挡的三维标注，借助CARLA-AirSim共同仿真增强了无人机的动态表现；本文引入了Griffin数据集，这是一个多模态的集合，具有考虑遮挡的标注和无人机动态仿真，此外
数据管理不是一次性任务，而是一个持续优化的过程
工作流（Workflow）是一种通过计算机系统来管理业务流程的技术。它是指一系列相互关联的任务或活动，按照特定的顺序和规则进行，以达成业务目标。工作流的核心在于自动化和规范化，通过自动化处理来提高工作效率，通过规范化管理来保证业务的一致性和准确性。
类似的剪贴板管理工具众多，且功能特色各异。EcoPaste 以其强大的功能、卓越的兼容性和出色的安全性，在跨平台剪贴板管理领域中崭露头角，成为佼佼者。无论你处于人生的哪个阶段，它都能友好地与你配合，为你带来极大的便利。如果你也在寻找一款高效的剪贴板管理工具，不妨试试 EcoPaste，相信它会成为你日常工作和学习中的得力助手！当你再次需要曾经剪贴板的内容时，只需按下快捷键 **Alt + C**，
AI通过大规模的数据训练和先进的算法构建而成的，能够模拟人类的智能，处理各种复杂的任务。它可以理解我们的语言，回答我们的问题，甚至还能生成文章、图像、音乐等各种内容。比如说，当我们向它提出一个问题时，它能够迅速地理解我们的意图，并给出准确而详细的回答。它就像是一个知识渊博的智者，随时为我们提供帮助。而且，它还能不断地学习和进步，随着数据的增加和算法的优化，它的能力会越来越强。AI 大模型的应用场景
它不仅对软件质量做了定义，还涉及整个软件测试的一些规范流程和测试计划的撰定、制订以及测试用例的设计。通过软件测试可以查找并报告发现的软件故障，但是不能保证软件故障全部被找到，也无法报告隐藏的软件故障。艾兹格·迪杰斯特拉（E.W.Dijkstra）的一句名言对测试的不彻底性做了很好的注释：“软件测试只能证明故障的存在，但不能证明故障不存在”。所谓穷举输入测试，就是把所有可能的输入全部都用作测试输入。
研发存在大量的浪费、耗散和沉没成本。人工智能、智能制造、游戏开发和虚拟现实等大量新型研发产业又带来大量大文件的新挑战。据此，iSoftBook遵循概念精简的软件第一性原理，整合并创新地实现了组织管理、知识管理、项目管理、代码管理、绩效管理、消息管理、DevOps等功能特性，构建了一个功能丰富、深度集成、特性创新和应用简单的企业级研发云平台，支持企业创建自己的敏捷方法，澎湃研发动能。
在敏捷开发“速度为王”的竞争中，测试不再是“拖后腿”的环节，而是通过AI实时测试工具成为“质量加速器”。这种转变的核心不是工具的简单替换，而是测试理念的革新——从“事后验证”到“实时保障”，从“人工主导”到“人机协同”，从“孤立环节”到“全流程嵌入”。落地AI实时测试的过程中，团队需平衡“技术引入”与“流程适配”，聚焦核心痛点，小步快跑迭代，避免陷入“工具崇拜”或“完美主义”的误区。实践证明，即使
软件工程笔记软件工程 第一章需求规约（SRS）结构化方法结构化需求分析系统功能模型表示方法需求验证结构化程序设计结构化程序设计方法《三章》结构化方法软件工程 第一章软件工程笔记1.需求的基本性质：必要的、无歧义的、可测的、可跟踪的、可测量的2.需求的分类：（1）功能需求（2）非功能需求性能需求 ： 并发接口需求：tcp/ip协议设计约束：语言，并发，握手协议，硬件限制质量属性：安全性、可扩展性3.
在企业元宇宙的宏大愿景与复杂技术现实之间，敏捷开发与迭代机制犹如架起了一座桥梁。本文以AI应用架构师的第一视角，深入探讨了如何在企业元宇宙AI战略规划中构建高效的敏捷开发体系与可持续的迭代机制。通过剖析元宇宙项目的不确定性本质与AI系统的复杂特性，本文揭示了传统开发方法的局限性，提出了一套融合敏捷理念、设计思维与AI工程实践的定制化方法论。
AI时代，敏捷开发迎来新生 当AI接管编码、测试等重复性工作，敏捷开发并未过时，反而回归本质。AI负责“怎么做”（How），让团队专注“做什么”（What）和“为什么做”（Why）。阿里巴巴、微软、腾讯、华为等企业已实践AI与敏捷的结合： 阿里用AIOps实现智能运维，快速定位故障； 微软的Copilot提升代码协作效率； 腾讯通过AI工具实现“对话即开发”，加速MVP迭代； 华为将AI融入Dev
提示工程，作为连接人类意图与AI模型能力的桥梁，其核心在于通过精心设计和优化提示词，引导AI模型生成期望的输出。快速迭代：期望通过短周期（如1-2周）交付可见成果，并根据反馈迅速调整。高度探索性：AI模型的能力和局限性往往需要在实践中逐步摸索，需求本身可能随着对AI能力的认知加深而发生变化。效果导向：最终的评判标准是AI应用的实际效果（如准确率、用户满意度），而非仅仅是功能的实现。跨学科协作：需要
凡得科技PROCESS X流程智能平台，以AI驱动的流程智能技术为核心，助力汽车等传统制造行业破解效率瓶颈，实现从生产到服务的全链路智能化转型。
在人工智能技术迅猛发展的浪潮中，AI 在 IT 领域的应用日益广泛，从代码生成、漏洞检测到系统运维等多个环节都能看到 AI 的身影。这让不少人产生疑问：AI 的出现是否会替代 IT 从业者？要回答这个问题，需要全面分析 AI 在 IT 领域的能力边界以及 IT 从业者不可替代的核心价值。
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