下面，一方面我会展示GPT-4目前在软件研发所能做到的一些事情（这里要感谢海外朋友Huan、Christina的帮助），然后我们再顺着这条思路想象一下软件工程3.0是怎样的一番景象：之前一些大厂有好几万的研发人员，未来只有几千人，但可以借助其强大的私有云平台，软件研发效能真正实现10倍增长，降本增效将不再是公司的核心问题（因为已经得到解决了）。
1）GPT-4在需求分析上无所不能
你觉得它吹牛吗？不，它可以基于我们简单的描述，帮我们完成基本功能分析，也可以基于需求生成验收标准、生成测试脚本，根据需求验收标准生成BDD（行为驱动开发）标准的Gven-When-Then格式。这一切有下图为证。
2）软件设计与体系结构
GPT-4的强大功能扩展到软件设计和架构，可以帮助开发人员做出明智的决策并制定健壮的解决方案。通过处理所需应用程序的高级描述，GPT-4可以提出合适的设计模式，推荐最佳实践，甚至建议最佳的体系结构选择。此级别的指导使开发人员能够创建可伸缩、可维护和高效的软件解决方案，以满足他们的特定需求。此外，GPT-4可以促进不同设计选项的评估和比较，确保开发人员选择最合适的演化路径。
（这部分实验目前不好做，后续再补充）
3）代码生成GPT-4能根据自然语言输入的需求及其上下文而生成代码，而且可以用不同的编程语言生成相应的代码。这一强大的特性减少了人工编码所花费的时间和精力，并支持快速原型化和概念验证开发。此外，GPT-4能够生成代码段、api，甚至整个软件模块，使开发人员能够轻松地创建复杂的应用程序，甚至可以帮助我们按敏捷开发模式推崇的TDD来完成代码的实现（周五会有单独文章介绍，敬请关注）。
（来自：https://www.youtube.com/watch?v=lomBKUojSIU，这类例子很多）
4）测试代码生成
感谢SauceLabs已经帮我完成这部分实验（见文章：https://saucelabs.com/resources/blog/chatgpt-automated-testing-conversation-to-code），我们可以让GPT-4生成Google站点测试的脚本。虽然提示中没有明确说明要在网站上测试什么，但ChatGPT仍然生成了一个脚本来测试谷歌网站的主要功能 之一“搜索功能”，甚至正确地识别了谷歌搜索栏的名称“q”。进一步，我们可以指示ChatGPT为元素定位器使用页面对象模型和类变量，指示ChatGPT可以生成与某工具平台（如Sauce Labs）兼容的测试脚本。
更进一步，消除测试脚本中的硬编码（如URL、用户名“username”和密码“password”），从场景中的特性文件中获取变量，使脚本更容易维护，这时可以让ChatGPT修复这类问题。
5）错误检测和解决
GPT-4在代码分析和理解方面的能力使其成为检测和解决软件应用程序错误的、有价值的工具。通过仔细检查代码片段和理解上下文，GPT-4可以识别错误，建议最佳解决方案，甚至为现有问题生成补丁。这种功能极大地加快了调试过程，并确保软件产品更加可靠和安全。此外，GPT-4可以与持续集成和持续部署(CI/CD)流水线集成，以增强自动化测试并促进无缝地持续交付软件。
6）协作和知识共享在当今快节奏和相互关联的开发环境中，协作和知识共享比以往任何时候都更加重要。GPT-4通过在团队讨论、头脑风暴会议和代码审查期间提供实时帮助，形成会议纪要、总结，甚至理清楚逻辑，发现问题，提供有价值的见解，建议替代方法，甚至从其庞大的知识库中提供相关示例。这种人工智能驱动的协作提高了团队生产力，培养了持续学习的文化，并为创新铺平了道路。这类例子，可以在 GPT-4 震撼发布：能看图、能当律师、更安全、更有创意... 超过了其它大模型 一文中找到。结语
总之，GPT-4+的引入，从而支持更智能、更高效和协作的开发方法，使软件工程领域发生革命性的变化。当我们进入软件工程3.0时，软件开发的范式将发生很大的变化，软件研发人员的工作方式发生变化，对软件人员的要求更多体现在对业务的深度理解、系统性思维、逻辑思维等方面。软件工程 3.0的体现了下列一些特征：
- 数字化：软件研发平台开始能够理解需求、设计、代码等，软件研发从过去的信息化进入数字化时代；
- AIGC：生成软件（software）的各种ware：验收标准、测试用例、UI、代码、测试脚本等；
- 极致的持续交付：虽然软件工程2.0开始面向CI/CD，但还存在许多障碍，而在软件工程3.0，得益于设计、代码、测试脚本等生成，可以真正实现持续交付，即及时响应客户需求，交付客户所需的功能特性；
- 人机交互智能：软件研发过程就是人与计算机的交互过程；
- 以模型和数据为本：研发人员服务于大模型和大数据平台，包括模型创建、训练、调优、使用等；
- ......
通过利用GPT-4+的力量，同时解决安全、法律、伦理等方面的问题和挑战，软件工程的未来将是光明和创新的。
