摘要：在软件开发领域，传统的软件开发生命周期（SDLC）曾是规划、构建、测试、部署和维护的线性流程，敏捷实践和 DevOps 的引入分别带来了灵活性与速度的提升。然而，如今人工智能（AI）的加入，正在彻底改写这一规则，全方位地重塑软件开发的每个阶段，使原本静态的开发
在软件开发领域，传统的软件开发生命周期（SDLC）曾是规划、构建、测试、部署和维护的线性流程，敏捷实践和 DevOps 的引入分别带来了灵活性与速度的提升。然而，如今人工智能（AI）的加入，正在彻底改写这一规则，全方位地重塑软件开发的每个阶段，使原本静态的开发环节转变为动态的、由人工智能辅助的循环。
传统的规划阶段往往需要耗费大量时间在与相关利益者开会、编写规格说明书以及梳理待办事项列表等事务上，效率较低且流程手动且结构化。而当人工智能融入其中，规划工作便焕然一新。产品负责人可借助 GPT 驱动的系统，将目标输入其中，实现功能规格说明书的自动生成；系统能够从自然语言交流（如 Slack、邮件等）中解析出用户故事；大型语言模型（LLM）还会模拟边缘案例人物角色，并生成可测试的验收标准。例如，仅需一个提示 “为企业用户构建一个具有多租户访问控制的入职流程”，就能得到草稿史诗故事、设计大纲甚至是初步的架构方案提案。这使得规划过程从以文档为中心转变为了对话式且具有生成性的模式，开发人员引导模型，模型则构建开发路线图。
当下，像 Figma、Miro 和 Whimsical 等设计工具已集成了 LLM 和生成式 AI。在 AI 原生的设计流程里，通过提示，用户旅程会被描绘出来，并且草稿线框图也随即产生；能够将低保真度的草图转化为响应式的模拟图；模型还会根据推断出的用户行为来提出用户界面状态。设计不再只是表面的像素调整，而是基于真实数据和模拟用户行为来进行的，具有行为依据的设计。设计师的角色也随之转变，从以往仅仅是布局技术员，进化为了智能草稿的策划者。
在开发阶段，人工智能的影响力最为显著。GitHub Copilot、Cursor、Replit Ghostwriter 和 Cody 等工具能够生成整块代码；开发者可以利用提示驱动的模板来搭建后端服务；诸如遗留代码重构、语言迁移（例如从 Python 迁移到 Go）以及文档生成等任务也大都实现了自动化。在实际操作中，60% - 80% 的样板代码因此消失不见，开发者得以将精力更多地放在架构、边缘情况以及系统行为上，而无需再为低层次的语法问题烦恼。同时，测试、类型、注释等也由代理实时处理。代码的编写方式发生了变革，代码是通过 “对话” 来生成，而非传统的 “输入” 方式，集成开发环境（IDE）也变为了人类与机器之间聊天的窗口。
尽管测试驱动开发依然重要，但人工智能改变了测试的内容和时机。新的测试工作流程是这样的：大型语言模型从规格说明书中生成单元测试、集成测试和边缘案例测试；AI 测试代理会在各种浏览器和设备上模拟混乱无序的用户行为；监控工具（如 Datadog + OpenAI）则依据观察到的失败模式来编写和修订测试用例。像 TestGPT 或 Refraction 这类框架能够直接从拉取请求差异中编写缺失的测试用例。测试工作由此从被动和手动的状态，转变为主动且适应性强的模式。
人工智能不仅参与编写代码，还管理代码的发布流程。现代人工智能驱动的 DevOps 包括：根据应用程序堆栈，大型语言模型编写持续集成 / 持续交付（CI/CD）配置；人工智能依据过往事件来预测部署风险；基于语义错误模式（而不仅仅是 500 错误），动态触发回滚操作。借助 Harness、CircleCI AI 和 AWS CodeWhisperer 等工具，可以实现自我调优的金丝雀部署、自动生成变更日志和发布说明，以及语义监控（例如 “这个新版本感觉上是否存在问题？”）。运营工作从原先的按计划执行或脚本化操作，转变为了具有自我认知和基于上下文的智能操作。
软件部署完成后，并非一成不变，而是处于持续学习状态。错误日志会被输入到大型语言模型中，由其起草 GitHub 问题；用户反馈会自动分类并标记到正确的模块上；产品分析实时驱动提示更新。在后期维护阶段，人工智能能够执行针对已知错误类别的自我修复补丁操作；检测用户行为与预期流程的偏差；运用基于语言的日志分析来消除警报噪音。维护工作不再只是简单的维护，而是成为了自我改进的过程，系统在不断地自我重新训练。
综合来看，2025 年的人工智能原生开发生命周期呈现为：提示 → 原型制作 → 精炼 → 部署 → 学习 → 适应。这一流程摒弃了传统的敏捷开发和瀑布式开发模式，取而代之的是生成式开发。在这一全新的范式下，开发人员的角色从单纯的构建者转变为协调者；设计师不再仅仅是创作者，而是行为建模者；产品团队的职责也不再局限于指定功能，而是要训练系统。开发工作的重心从手动操作转向了人类与模型之间基于提示的协作。总之，软件开发不再是单纯的技艺展现，而是围绕 “智能” 展开的协调与管理过程。
来源：高效码农
