AI 系统对软件开发行业产生了多方面的深远影响，今天让我们来聊聊吧！
需求分析阶段：AI 能够解析自然语言描述的需求文档，提取关键信息，梳理业务流程关系，为开发团队提供清晰准确的需求蓝图，减少因需求理解不一致导致的项目返工.
设计阶段：AI 可基于大量的项目数据和最佳实践，为软件架构设计、模块划分、接口设计等提供参考和建议，帮助开发团队设计出更合理、更具扩展性的软件架构。
编码阶段：通过代码自动生成、智能代码补全和代码优化等功能，AI 极大地提高了编码效率，减少了人为错误，使开发人员能够将更多精力放在业务逻辑的实现和复杂功能的开发上.
测试阶段：AI 驱动的自动化测试工具能够模拟复杂的用户行为场景，自动执行测试计划，深度解析测试结果，快速定位并修复问题，提高测试的效率和准确性，确保软件质量.
部署与维护阶段：AI 可以协助进行软件的部署和配置管理，自动检测和解决部署过程中的问题。在软件维护阶段，AI 能够实时监测软件的运行状态，预测潜在的故障和性能问题，并提供相应的解决方案.
技能要求提升：开发者需要掌握机器学习、数据分析、自然语言处理等 AI 相关的基础知识和技能，以便更好地理解和应用 AI 工具，以及与 AI 系统进行协作 .
工作方式转变：开发人员将从传统的手动编写大量代码的工作模式，转变为更多地与 AI 系统协作，利用 AI 工具来完成部分工作，并对 AI 生成的结果进行审核、调整和优化.
新角色与岗位需求：催生了 AI 工程师、机器学习工程师、数据科学家等新型的软件专业人才需求。这些专业人才需要具备软件开发、数据科学和 AI / 机器学习等多方面的综合技能，以满足 AI 赋能软件快速增长的需求.
智能化功能增强：借助机器学习和自然语言处理等技术，软件能够实现更加智能化的功能，如个性化推荐、图像识别、语音助手、智能客服等，为用户提供更加个性化、便捷和智能的体验.
软件架构演变：AI 大模型的出现促使软件架构从 “面向过程架构” 向 “面向目标架构” 转变，从 “以人为中心，AI 为辅助” 向 “以 AI 为中心，人为辅助” 转变，从 “软件工程思路” 向 “Agent 工程思路” 转变，从而更好地发挥 AI 的能力，实现软件的智能化和自动化.
