コース概要

レベル1: 発見のダンジョン – 要件の秘密

ミッション: LLMs(ChatGPT)を使用して曖昧な入力から構造化された要件を抽出する。

主要活動:

  • 曖昧な製品アイデアや機能要求の解釈
  • AIを使用して:
    • ユーザーストーリーと受入基準の生成
    • キャラクターやシナリオの提案
    • ビジュアルアーティファクト(例: Mermaidやdraw.ioを使用したシンプルな図)の生成

      アウトカム: 構造化されたユーザーストーリーバックログ + 初期ドメインモデル/ビジュアル

レベル2: デザインの鍛冶場 – アーキテクトのスクロール

ミッション: AIを使用してアーキテクチャ計画を作成し、検証する。

主要活動:

  • AIを使用して:
    • アーキテクチャスタイル(モノリシック、マイクロサービス、サーバーレス)の提案
    • 高レベルのコンポーネントと相互作用図の生成
    • クラス/モジュール構造のサcaffolding
  • ピアデザインレビューや他のメンバーからのフィードバックを通じて選択肢を挑戦する

    アウトカム: 検証されたアーキテクチャ + コードの骨組み

レベル3: コーディングのアリーナ – コーデックスの試練

ミッション: AIコピロットを使用して機能を実装し、コードを改善する。

主要活動:

  • GitHub CopilotやChatGPTを使用して機能を実装する
  • AI生成コードのリファクタリング:
    • パフォーマンス
    • セキュリティ
    • 従来性
  • 「コードスメル」を注入し、ピアのクリーンアップチャレンジを行う

    アウトカム: 機能的でリファクタリングされたAI生成コードベース

レベル4: バグの沼 – ダークネスをテストする

ミッション: AIを使用してテストを生成・改善し、他のチームのコードでバグを見つける。

主要活動:

  • AIを使用して:
    • ユニットテスト
    • 統合テスト
    • エッジケースシミュレーション
  • 他のチームとバグのあるコードを交換し、AIアシスタントによるデバッグを行う

    アウトカム: テストスイート + バグレポート + バグ修正

レベル5: パイプラインのゲート – オートマトンの門

ミッション: AIアシスタンスを使用してスマートなCI/CDパイプラインを設定する。

主要活動:

  • AIを使用して:
    • ワークフローの定義(例: GitHub Actions)
    • ビルド、テスト、デプロイステップの自動化
    • 異常検出/ロールバックポリシーの提案
      アウトカム: AIアシスタントによる機能するCI/CDパイプラインスクリプトまたはフロー

レベル6: モニタリングの要塞 – ログの見張り台

ミッション: AIを使用してログを分析し、異常検出と回復シミュレーションを行う。

主要活動:

  • 事前に用意されたまたは生成されたログを分析する
  • AIを使用して:
    • 異常やエラートレンドの識別
    • 自動化された応答(例: セルフヒーリングスクリプト、アラート)の提案
    • ダッシュボードやビジュアルサマリーの作成
      アウトカム: 監視計画またはシミュレーションされたインテリジェントアラーティングメカニズム

最終レベル: ヒーローのアリーナ – 最終的なAIサポートSDLCの構築

ミッション: 各チームが学んだことをすべて適用し、ミニプロジェクトの機能するSDLCループを構築する。

主要活動:

  • チームのミニプロジェクトを選択(例: バグトラッカー、チャットボット、マイクロサービス)
  • 各SDLCフェーズにAIを適用する:
    • 要件、設計、コーディング、テスト、デプロイ、モニタリング
  • 短いチームデモンストレーションで成果を発表する

ピアの投票またはジャッジングで最も効果的なAIサポートパイプラインを選出する

アウトカム: 端から端までのAI強化SDLC実装 + チームショーケース

このワークショップ終了時には、参加者は以下ができます:

  • 生成型AIツールを使用してソフトウェア要件を抽出し、構造化する
  • AIを使用してアーキテクチャ図を作成し、設計選択を検証する
  • AIコピロットを使用してプロダクショングレードのコードを実装およびリファクタリングする
  • テスト生成を自動化し、AIアシスタントによるデバッグを行う
  • 異常検出と対応を行うスマートなCI/CDパイプラインを設計する
  • AI/MLツールを使用してログを分析し、リスクを特定し、セルフヒーリングをシミュレーションする
  • ミニチームプロジェクトを通じて完全にAI強化されたSDLCを実演する

要求

対象: ソフトウェア開発者、テストエンジニア、アーキテクト、DevOpsエンジニア、プロダクトオーナー

参加者は以下を満たしている必要があります:

  • Software Development Lifecycle(SDLC)の基本的な理解
  • 1つのプログラミング言語(例: Python, Java, JavaScript, C#など)での実践経験
  • 以下の事項についての知識:
    • ユーザーストーリーまたは要件の書き方と読み方
    • 基本的なソフトウェア設計原則
    • バージョン管理(例: Git)
    • ユニットテストの書き方と実行方法
    • CI/CDパイプラインの実行または解釈方法

このワークショップは中級から上級向けです。すでにソフトウェア配信チーム(開発者、テストエンジニア、DevOpsエンジニア、アーキテクト、プロダクトオーナー)の一員であるプロフェッショナルにとって理想的です。

 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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