在這個 AI 迅速發展的時代，身為開發者的我們究竟該如何善用 AI 相關的工具？透過 《Generative AI for Software Development》這門線上課程，我找到了答案。這門課程主要講述如何運用生成式 AI（Large Language Models，LLMs）來輔助程式開發，非常適合已具備開發經驗，但還在摸索 AI 應用範圍的開發者。作為一個在開發單位服務、使用 AI 輔助開發已有兩年經驗的開發者，即便我從 ChatGPT 推出後就持續關注，並且也實際推出相關的應用產品，上完課後依然獲得許多新的啟發，因此想與大家分享這門課程的心得。
這堂課包含三個獨立的教程：
我計畫分成四篇文章來分享心得，這是第一篇，先以總覽的方式介紹整個課程，另外我也有整理上課用的筆記。建議有興趣的讀者可以先報名一週的免費試讀，確認課程內容符合需求後再決定是否付費繼續。就我的經驗，在取得證書後我已經順利取消了後續的月費訂閱。
這門課程採用循序漸進的方式，從生成式 AI 的核心技術開始，一路帶到專業應用層面，幫助學習者掌握如何在軟體開發的各個環節中善用 LLMs。無論是個人效率的提升，還是團隊協作的優化，甚至是系統架構的設計，都能在課程中找到實用的指引。
重要章節與內容分析 生成式 AI 與軟體開發的基礎介紹，是這門課程的起點，內容主要在幫助參與者全面理解 LLMs 的技術背景，與其在實際開發中的應用價值。課程從生成式 AI 的基本概念出發，詳細剖析大型語言模型（LLMs）的運作原理，例如 Transformer 架構如何實現精準的語言理解與生成，這讓開發者認識到 AI 並非只是華而不實或幻覺百出的工具，而是真正能融入開發日常的得力助手。對於剛進入軟體開發領域的新鮮人，LLMs 能在許多細節上提供直接的幫助，例如快速生成程式碼範例、找出語法錯誤，甚至解釋程式碼邏輯。這彷彿給予了開發者一位全天候的高階導師，能在技術學習的起步階段大幅減輕壓力（四處踩坑卻沒人協助，是剛接觸開發的新鮮人最大的門檻）。課程特別著重於提示工程的教學，幫助程式工作者學會如何與 LLMs 有效互動，透過精準設計的提示快速獲取實用答案。此外資料結構與演算法的實作練習讓參與者在實際操作中理解 LLMs 如何輔助解決複雜問題，例如優化各種演算法或提升程式碼的資料查詢效率。這些內容讓開發者逐步建立起對 AI 的使用認知，並學會在實務中靈活運用。
團隊協作與開發流程模組則進一步探討 LLMs 在多人開發中的角色，幫助開發者不僅專注於個人貢獻，還能更高效地融入團隊合作中。課程展示了 LLMs 如何在測試與除錯中發揮作用，例如自動生成覆蓋率高的測試案例、快速定位性能的瓶頸，以及提出資安檢測的建議。這些應用特別適合小型團隊或新創公司，因為它們在資源有限的情況下需要更快交付成果，但同時又避免累積技術債。在開發環境的一致性方面，LLMs 能協助生成標準化的技術文件和程式註解，確保所有團隊成員對項目需求和模組設計有統一的理解。除此之外 LLMs 也能優化依賴管理和版本控制的流程，推薦兼容性更佳的第三方資源庫並提供升級指導，這有效減少了因版本衝突而導致的開發延誤，這也表示團隊可以透過 LLMs 來讓彼此開發環境一致化。透過這些應用，參與者會發現，LLMs 不僅僅是一個技術輔助工具，更是一位合作夥伴，幫助團隊建立更高效的協作模式，從而專注於創造性解決方案。
專業軟體設計與系統構建模組，進一步帶領開發者探索 LLMs 在解決高階設計問題中的潛力。課程以配置（情境）驅動開發（CDD）與測試驅動開發（TDD）為例，並結合 LLMs 展示如何設計結構清晰、邏輯穩健的系統架構。這對於初階與中階開發者尤其重要，因為許多人可能認為設計模式過於理論化或與實際項目無關，而忽略了這些經典模式的價值。然而 LLMs 的輔助功能讓這些架構設計更具操作性，開發者能快速獲取最適合當下需求的模式建議，並結合 AI 提供的範例進行實作驗證。資料庫設計與優化部分也充分展現了 LLMs 的優勢，課程設計上以生成式 AI 來實作高效的 CRUD 操作、優化查詢語句，甚至診斷潛在的結構問題，這些都讓開發者能以更高的效率完成項目。最後課程以四人幫提出的設計模式（Gang of Four Patterns）為收尾，通過案例演示如何在實際項目中靈活運用這些模式，並結合 LLMs 的建議進一步提升系統設計的穩定性與可維護性。需要特別提醒的是，雖然 LLMs 提供的建議多數情況下準確而實用，但它仍可能出現所謂的「幻覺現象」，即提供錯誤或不可靠的資訊。因此開發者在應用 LLMs 的過程中，必須要交叉驗證 AI 的輸出，並將其作為延伸學習與探索的起點。