Kursplan
⚔️ Nivå 1: Utforskargrottan – Hemligheterna bak krav
Uppdrag: Använd LLMs (ChatGPT) för att extrahera strukturerade krav från oklar inmatning.
NyckelActivitiar:
- Tolka tvetydiga produktidéer eller funktioner
- Använd AI för att:
- Skapa användarberättelser och accepteringskriterier
- Föreslå personer och scenarier
- Generera visuella artefakter (t.ex. enkla diagram med Mermaid eller draw.io)
Resultat: Strukturerad backlog av användarberättelser + initialt domänmodell/visualiseringar
🔥 Nivå 2: Designsmidjan – Arkitekternas pergament
Uppdrag: Använd AI för att skapa och validera arkitekturplaner.
NyckelActivitiar:
- Använd AI för att:
- Förslag på arkitekturstil (monolit, mikrotjänster, serverlös)
- Generera högnivåkomponent- och interaktionsdiagram
- Skapa mallar för klass/modulstrukturer
- Utmana varandras val genom gemensamma designgranskningar
Resultat: Validerad arkitektur + kodskel
🧙♂️ Nivå 3: Kodarenan – Codex-handsken
Uppdrag: Använd AI-ko-piloter för att implementera funktioner och förbättra kod.
NyckelActivitiar:
- Använd GitHub Copilot eller ChatGPT för att implementera funktionalitet
- Omstrukturera AI-genererad kod för:
- Prestanda
- Säkerhet
- Underhållbarhet
- Infoga “kodlukt” och kör gemensamma rensningsutmaningar
Resultat: Funktionsduglig, omstrukturerad, AI-genererad kodbas
🐛 Nivå 4: Felyttsjön – Testa mörkret
Uppdrag: Generera och förbättra tester med AI, sedan hitta fel i andras kod.
NyckelActivitiar:
- Använd AI för att generera:
- Enhetstester
- Integrationstester
- Kantsimuleringar
- Byta buggig kod med ett annat team för AI-assisterad felsökning
Resultat: Testsuite + felrapport + felfixar
⚙️ Nivå 5: Pipelineportarna – Automaton Gate
Uppdrag: Sätt upp smarta CI/CD-pipelines med AI-assistans.
NyckelActivitiar:
- Använd AI för att:
- Definiera arbetsflöden (t.ex., GitHub Actions)
- Automatisera bygg-, test- och distribueringssteg
- Föreslå anomaliupptäcknings-/återställningspolicys
Resultat: AI-assisterad, fungerande CI/CD-pipeline-skript eller flöde
🏰 Nivå 6: Övervakningscitadellen – Tårnet för loggar
Uppdrag: Analysera loggar och använd ML för att upptäcka anomalier och simulera återhämtning.
NyckelActivitiar:
- Analysera förberedda eller genererade loggar
- Använd AI för att:
- Identifiera anomalier eller feltrender
- Föreslå automatiserade svar (t.ex., självläknande skript, alarm)
- Skapa instrumentpaneler eller visuella sammanfattningar
Resultat: Övervakningsplan eller simulerad intelligent alarmmekanism
🧙♀️ Slutnivå: Hjältens arena – Bygg den ultimata AI-stödda SDLC
Uppdrag: Lag använder allt de lärt sig för att bygga en fungerande SDLC-loop för ett miniprojekt.
NyckelActivitiar:
- Välj ett lagminiprojekt (t.ex., buggspårning, chatbot, mikrotjänst)
- Använd AI i varje SDLC-fas:
- Krav, Design, Kod, Test, Distribuera, Övervaka
- Presentera resultat i en kort lagdemo
Kollegial omröstning eller domslyftning för den mest effektiva AI-pipelinen
Resultat: Från början till slut AI-förbättrad SDLC-implementering + lagpresentation
Vid slutet av detta workshop kommer deltagarna att kunna:
- Använda generativa AI-verktyg för att extrahera och strukturera programvarukrav
- Generera arkitekturdiagram och validera designval med AI
- Använda AI-ko-piloter för att implementera och omstrukturera produktionsklar kod
- Automatisera testgenerering och utföra AI-assisterad felsökning
- Designa intelligenta CI/CD-pipelines som upptäcker och reagerar på anomalier
- Analysera loggar med AI/ML-verktyg för att identifiera risker och simulera självheling
- Demonstrera en helt AI-förbättrad SDLC genom ett minilagprojekt
Krav
Målgrupp: Programutvecklare, testare, arkitekter, DevOps ingenjörer, produktägare
Deltagarna bör ha:
- En fungerande förståelse för Software Development Lifecycle (SDLC)
- Praktisk erfarenhet i minst ett programmeringsspråk (t.ex. Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
- Kännedom om:
- Att skriva och läsa användarberättelser eller krav
- Grundläggande principer för programdesign
- Versionshantering (t.ex., Git)
- Att skriva och köra enhetstester
- Att köra eller tolka CI/CD-pipelines
💡 Det här är en mellan- till avancerad workshop. Den är idealisk för yrkesverksamma som redan är en del av mjukvaruleveranslag (utvecklare, testare, DevOps ingenjörer, arkitekter, produktägare).