（这张图最后一次亮相，后面将更新）
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（软件工程的发展历史划分：从SE1.0到3.0）
结构化方法：采用结构化的分析、设计和编程，确保软件系统的稳定性和可维护性。 过程导向：相信“过程决定结果”，通过需求评审、设计评审等过程节点来控制软件质量。 文档驱动：强调文档的重要性，通过详尽的文档记录软件的每个细节。
随着互联网的快速发展，市场和业务需求变化加速，传统的软件工程方法逐渐表现出灵活性不足的问题。为此，敏捷开发方法（包括DevOps）应运而生，于2001年发布了敏捷宣言，标志着软件工程进入了2.0时代。
软件工程2.0时代的特征是：
持续迭代：软件被视为一种服务（SaaS），以客户价值为导向，通过持续构建、持续集成、持续测试和持续交付，快速响应市场需求。 以人为本：个体和团队协作被放在首位，鼓励开发者的创造力和自主性，采用如用户故事、每日站会、团队计划和反思等实践。 拥抱变化：强调适应需求的变化，而不是按照固定的计划行事，提升了软件开发的灵活性和效率。
三、软件工程3.0时代：AI+X
进入21世纪20年代，人工智能技术的飞速发展，尤其是大型语言模型（LLM）的出现，为软件工程带来了前所未有的变革。软件工程3.0时代的特征主要包括：
软件新形态：软件即模型（SaaM）传统的软件，其中每一项功能都需要开发者亲自编码实现，而现在，基于LLM构建的应用软件（如chatGPT），有很多能力，但我们没有为其中某项能力写过一行代码，甚至其能力边界都是未知的。
软件研发新范式：模型驱动研发、模型驱动运维
在研发前，我们先要训练、部署好研发大模型（可能包括代码LLM、测试LLM、业务LLM等），然后基于LLM来生成需求文档、设计图、代码、测试用例等，每一个开发者都有一个机器人/数字人成为他/她的助手，协同工作。人机智能融合
人工智能与人类智慧的结合，使得软件研发效率大幅提升。人类的创造力与AI的计算能力相辅相成，推动了软件工程的革命性进步。新的价值观：
人机智能协作胜过研发人员个体能力：AI放大了个人的能力，使团队能够完成更复杂的任务。 业务和研发过程数据胜过流程和工具：数据驱动的决策取代了僵化的流程，更能适应快速变化的环境。 可生成代码的模型胜过程序代码：模型能够持续学习和优化，比传统的静态代码更具适应性。 提出好的问题胜过解决问题：在与AI合作的过程中，提出正确的问题能够引导更高质量的结果。
虽然人工智能的“幻觉”问题、伦理道德、安全隐私等方面的考量，需要我们慎重处理。然而，我们有理由相信，通过制定合理的规范和政策，加强对AI的监管和指导，能够有效应对这些挑战。关键在于，我们需要以开放的心态，积极拥抱变化，提升自身的能力，与AI协同工作，共同推动软件工程的前进。
