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# 利用生成式 AI 为软件开发体验提供支持
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将生成式人工智能集成到软件开发生命周期 (SDLC) 中，代表了整个软件开发团队构思、设计、实施和维护软件解决方案的方式的范式转变。生成式人工智能有可能彻底改变 SDLC 的每个阶段，包括项目管理、需求收集、设计、编码、测试、部署和维护。

从本质上讲，由人工智能驱动的生成式开发体验可以充当整个软件开发团队的智能协作者，包括产品经理、设计师、解决方案架构师、开发人员、测试人员和运营人员。它提供情境感知帮助，生成工件（例如用户故事、设计模型、代码片段和测试用例），提供近乎实时的建议，甚至在潜在问题出现之前对其进行预测。这种人工智能增强方法可显著减轻团队成员的认知负担。这使他们能够专注于高层次的战略决策和复杂的问题解决，而生成式人工智能则可以处理更平凡、更重复的任务。

生成式人工智能还可用作知识放大器。它可以帮助团队成员从庞大的数据存储库中快速访问相关信息、最佳实践和模式。这可以有效地使整个组织的专业知识民主化。通过在整个开发工具链中无缝集成生成式 AI 功能，您可以为整个软件开发团队创建更直观、更高效、更高效的环境。这种增强的开发体验可加速 SDLC 并提高整体质量。它还可以减少错误并促进创新，因为团队成员可以更快地探索新的想法和方法。

要在组织中采用人工智能驱动的生成式开发体验，请考虑以下关键要素：
+ [5-I 框架](generative-ai-dimensions.md)— 5-I 框架由五个维度组成，为驾驭现代软件开发过程****提供了一种全面的方法。它提供了一种结构化的方法，可帮助您在SDLC的所有阶段系统地应用生成式人工智能。
+ [基础能力](generative-ai-capabilities.md)— 要在现代软件开发的各个维度上充分利用生成式人工智能的力量，你需要建立一套强大的基础能力。这些功能构成了人工智能驱动的开发体验的支柱。这些功能可帮助您在整个 SDLC 中集成和使用生成式 AI。

5-I 框架和基础功能共同构成了重新构想软件开发体验的策略。这五个维度为应用生成式人工智能提供了战略框架，而基础能力则为您的组织做好了支持这种人工智能驱动方法的准备。 AWS 服务，例如 [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)、[Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)、[Amazon Q](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/what-is.html) Developer 和 [Amazon Q Bus](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qbusiness-ug/what-is.html) iness，提供了生成人工智能功能和功能，您可以将其集成到软件开发体验中。



![\[使用 AWS AI 服务、5-I 框架和基础功能来实现目标。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/prescriptive-guidance/latest/strategy-accelerate-software-dev-lifecycle-gen-ai/images/objectives.png)