实验方法概述

引言本实验旨在探索如何将生成式人工智能（Generative AI）技术整合到软件开发的各个阶段。我们采用了deeplearning.ai的ChatGPT 开发人提示工程课程所推荐的提示策略，以设计出能够引导大型语言模型生成所需输出的提示。

工具与方法- 主要工具：Jupyter Notebooks，用于生成和测试提示。- 核心技术：OpenAI 的 GPT 模型，通过 Python 的聊天完成端点实现交互。

实验流程1. 业务分析：使用 GPT 确定时间跟踪应用程序的高级业务目标。2. 技术栈与架构探索：利用快速工程技术确定可能的技术堆栈和系统架构。3. 交互式对话：通过 GPT 的聊天完成 API 进行对话，迅速产生想法和高级需求。

分享与发现我们将通过一系列博客文章，分享在软件开发生命周期中整合生成式 AI 的经验和发现。这些文章将阐明集成的潜力和注意事项。

目标我们的目标是为社区提供有效利用生成式人工智能的见解，并展示其在软件开发中的变革力量。

相关链接- 生成式 AI 在业务分析中的应用- 软件架构中的生成式 AI- 使用生成式 AI 的领域驱动设计

请继续关注我们的深入研究，我们将逐步揭示每个阶段的细节和生成式 AI 的应用效果。