AI 可以說是不可逆的趨勢，但礙於 LLM 先天的限制有幻覺性，大家在開發上雖然使用的很開心，但實際開發還是會有些不如預期的地方。這次就跟大家分享自己研究一款熱門的 open source 框架 spec-kit，有了 AI 後怎麼降低系統上線營運的問題也可以說是一大挑戰，這裡就帶入了之前研究可觀測性的一些重要觀念，可以透過 AI 的規範性將可觀測性重要的 singals 讓大家在開發時可以更輕鬆，當然也有帶到我個人覺得當 AI 更便利後，他也是一個放大器，放大我們不會的項目跟資訊，因此有哪些基本公式重要的也一併帶入，希望可以為大家帶來些不一樣的思考，謝謝 :D
議程介紹
主題 : Spec-kit x O.D.D：AI 時代的 .NET 開發新選擇？
Spec-kit x O.D.D：AI 時代的 .NET 開發新選擇？ 課程大綱 AI 加速了開發流程，卻也讓「品質」與「透明度」成為新的挑戰。 本場分享將介紹如何結合 Spec-Kit 的規格驅動開發（Spec-Driven Development, SDD） 與 可觀測驅動開發（Observability-Driven Development, ODD），讓 .NET 開發者能從需求定義到系統行為驗證，打造一條「AI 寫得快、系統看得清」的開發流程，讓每一次上線都能被觀測、被驗證、被信任。
主辦單位 : Study4
議程表 : 連結
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