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。
关于作者 | 薛丹：国防科技大学博士，资深程序员。曾在国防科大工作多年，一直从事大数据技术、数据库应用、地理信息系统、人工智能和软件工程等教学研究工作，承担了多个大型信息系统研发任务，获得过多项国家级和军队级科研奖励，发表了多篇学术论文。在多年信息管理系统开发的基础上提出了低代码开发软件工程思想，致力于人工智能，低代码和软件工程化研究。
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