《大模型驱动的研发效能实践》PDF下载

《大模型驱动的研发效能实践》关注大语言模型如何真正进入软件研发流程，而不只是停留在代码补全或聊天助手层面。全书以软件交付全生命周期为视角，讨论 AI 如何改变开发、测试、运维、监控、安全和项目管理。

基础部分介绍 Transformer、大语言模型和 GPT 系列的发展，并讲解预训练、微调等核心技术，使研发和运维人员能够理解模型能力从哪里来、有哪些局限，以及不同应用场景应该如何选择技术路线。

实践部分重点围绕 DevOps、SRE 和平台工程展开，包括代码生成与审查、测试辅助、故障诊断、日志与监控分析、智能运维以及自动化平台能力。作者尤其强调通过工具集成降低 IT 人员在复杂系统中的认知负荷。

本书适合研发效能工程师、DevOps/SRE、平台工程团队、开发负责人和希望推动企业 AI 研发转型的技术管理者。相比单纯的大模型应用教程，它更强调 AI 如何嵌入既有研发体系并形成稳定、可度量的工程能力。