大型语言模型与Scrum：AI如何改变软件开发

AI代码生成工具进入软件开发工作流程的速度令人惊讶。Copilot、ChatGPT、Claude等工具现在可以从自然语言描述生成可运行的代码、解释现有代码、编写单元测试并生成文档——这些任务此前需要大量开发人员时间。

Scrum团队应如何整合这些工具

最重要的原则是：LLM生成的代码在质量关卡方面与其他任何代码没有区别。它必须经过相同的代码审查流程，通过相同的自动化测试，并满足与人工编写代码相同的「完成定义」标准。

需要管理的风险

1. 幻觉代码。 LLM会生成看起来合理但实际上错误的代码。接受生成代码但不理解它的开发人员可能会引入微妙且难以追踪的错误。

2. 生成代码中的安全漏洞。 在公共代码库上训练的LLM见过大量不安全的代码，可能在输出中重现不安全的模式。

3. 过度依赖侵蚀团队能力。 一个无法理解或调试自己未编写的代码的团队，其脆弱性在LLM产生需要深度理解才能修复的内容之前不会显现。

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