适用于应用人工智能教育的精益且规范驱动的人工智能辅助软件开发生命周期：AI-SDLC 方法

人工智能编码代理越来越多地支持代码完成之外的软件开发，包括规划、实施、测试和存储库级任务执行。然而，它们的实际使用通常与已建立的软件工程实践的联系很弱。这项工作的目的是为受控代理软件工程开发和评估轻量级、规范驱动的生命周期。生命周期通过规范、此 http URL 和特定于阶段的代理技能文件将已建立的软件工程实践与存储库本地指导相结合。该方法是在 FHNW 课程人工智能辅助软件开发的背景下开发的，并由学生应用于面向商业的软件用例。通过将封闭式评分项目与开放式问题相结合的学生调查，探讨了其教育和实际适用性。这项工作的贡献是一个面向流程的框架，使人工智能编码代理能够在明确的、可审查的和面向测试的软件开发生命周期内以有限的自主性进行操作。