102400312陈诗默第二次作业

102400312陈诗默 2026-09-25 21:38:29
这个作业属于哪个课程https://bbs.csdn.net/forums/2601_CS_SE_FZU
这个作业要求在哪里https://bbs.csdn.net/topics/620526318
这个作业的目标实践与AI高效协作
其他参考文献邹欣.《构建之法》. 人民邮电出版社

软件工程实践第二次作业——与AI结对编程(顶会热词统计)

目录

  1. Git仓库链接、代码规范链接和AI工具说明
  2. PSP表格
  3. NABCD需求分析
  4. 原型设计与原型链接
  5. 成品展示
  6. 结对(人机)讨论过程描述
  7. 设计实现过程
  8. 代码说明
  9. 心路历程、收获
  10. 对AI结对伙伴的评价

1. Git仓库链接、代码规范链接和AI工具说明

  • CodeArts项目地址:未创建。
  • 代码规范链接:未创建。
  • AI编程助手说明:本次未实际使用AI编程助手进行结对开发。
  • 说明:由于个人原因,本次作业仅完成需求分析部分的文字整理,原型设计、编码实现、部署和AI结对协作均未实践。

2. PSP表格

PSPPersonal Software Process Stages预估耗时(分钟)实际耗时(分钟)
Planning计划30未进行
• Estimate• 估计这个任务需要多少时间30未进行
Development开发600未进行
• Analysis• 需求分析(包括学习新技术)60未进行
• Design Spec• 生成设计文档40未进行
• Design Review• 设计复审20未进行
• Coding Standard• 代码规范30未进行
• Design• 具体设计60未进行
• Coding• 具体编码240未进行
• Code Review• 代码复审30未进行
• Test• 测试60未进行
Reporting报告90未进行
• Test Report• 测试报告30未进行
• Size Measurement• 计算工作量20未进行
• Postmortem & Process Improvement Plan• 事后总结,并提出过程改进计划40未进行
合计780未进行

说明:以上仅为预估,实际未进行原型设计、编码、测试和部署,因此实际耗时未记录。


3. NABCD需求分析

N — 需求

CVPR/ICCV/ECCV 论文量巨大,人工逐篇阅读总结热点效率极低。小刚需要快速查论文、看热门方向、理解关键词关系、对比多年趋势。

A — 做法

① 爬取:官方 API 优先 + 爬虫兜底,支持单篇/批量导入,抓摘要、关键词、原文链接。
② 管理:PostgreSQL 存论文,Elasticsearch 做模糊查询,Redis 缓存;本地优先,未命中再远程爬取。
③ 分析:KeyBERT + BERTopic 提取关键词和主题,按年份统计频次、增长率,输出 Top 10。
④ 可视化:ECharts/AntV G6 做关键词图谱,点击关键词看相关论文;时间轴动图对比三大会热词走势。
⑤ 合规工程:遵守 robots,只存摘要和链接;Celery 异步任务,失败重试,Docker 部署。

B — 好处

节省论文调研时间;快速定位热门方向;直观看到关键词关系和多年趋势;降低 CV 初学者的使用门槛。

C — 竞争

竞品:Semantic Scholar、Connected Papers、AMiner、CiteSpace/VOSviewer、DeepTrends 等。
策略:不做全学科通用平台,垂直聚焦 CV 三顶会。
优势:领域聚焦、爬取分析可视化全自动、关键词可点击展开论文、支持多会议趋势动图、使用门槛低。

D — 交付

先做 Web MVP,从 CVPR 数据起步,再扩展 ICCV/ECCV;部署云服务器;通过课程项目、实验室、学术社群推广;后续可做小程序或浏览器插件。


4. 原型设计与原型链接

  • 原型工具:未使用。
  • 原型链接:未发布。
  • 原型截图:无。

说明:本次未进行原型设计实践,因此没有原型网页链接和截图。


5. 成品展示

  • 成品图片:无。
  • GIF/视频:无。
  • 部署链接:未部署。

说明:本次未完成编码实现和云服务器部署,因此没有可展示的成品。


6. 结对(人机)讨论过程描述

本次未实际进行人机结对讨论,未保存提示词、AI输出摘要、修改迭代和采纳/拒绝理由。

代表性案例:

  • 案例A:未进行。
  • 案例B:未进行。
  • 案例C:未进行。

说明:由于未实际使用AI编程助手,故无法提供对话截图和协作记录。


7. 设计实现过程

  • 功能结构图:未绘制。
  • 系统设计:未进行。
  • 技术选型:未实际确定。
  • 数据来源与处理:未进行。

说明:本次未进入编码实现阶段,因此没有设计实现过程记录。


8. 代码说明

  • 关键代码:无。
  • 代码解释:无。
  • AI生成代码说明:无。

说明:本次未编写代码,因此没有代码说明。


9. 心路历程、收获

本次作业要求与AI结对完成需求分析、原型设计、编码实现和部署,并完整记录人机协作过程。由于个人时间安排和执行力不足,我只完成了NABCD需求分析的文字整理,没有继续进行原型设计、编码、部署和AI结对实践。

通过这次未完成的经历,我认识到几点:

  1. 软件工程作业需要提前规划,不能拖到截止前才集中处理。
  2. 与AI结对不是让AI代替自己完成,而是需要自己持续判断、修改和验证。
  3. 原型、编码、部署、博客是一个连续过程,任何一环缺失都会影响整体提交。
  4. 即使需求分析写得再详细,没有实践支撑,也无法体现真正的工程能力。

这次作业我没有达到课程要求,也没有完成AI结对协作。后续我会尽快补上原型设计、编码实现和部署,并如实记录与AI的协作过程。


10. 对AI结对伙伴的评价

本次未实际与AI编程助手结对,因此无法评价其贡献与局限。

如果后续进行AI结对,我会重点关注:

  • AI在需求分析和信息架构上的辅助价值。
  • AI生成代码的准确性、可解释性和安全风险。
  • AI是否会出现幻觉、知识截止、代码不可运行等问题。
  • 如何审查、验证并改进AI产出,而不是直接复制。

附加功能

  • 附加功能1:了解更多——未完成。
  • 附加功能2:年度热词演变——未完成。
  • 更多功能:未完成。

本博客由 AI 生成,内容仅供参考,请仔细甄别

过短的时间和强制性计划外消费,还没搞明白该干什么就截止,不写了()

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