DDD你真的理解清楚了吗（10）与AI融合

领域驱动与AI辅助开发的融合

文章探讨了结合领域驱动设计（DDD）与AI辅助开发的最佳实践，并详细介绍了基于DDD的设计思想如何在多个阶段中利用AI来提升软件研发效率。以下为主要内容摘要。

AI辅助软件研发的挑战与解决方案

随着生成式AI技术的发展，AI已能协助研发人员编写代码并提高效率。然而，AI在处理复杂任务时表现有限，生成的代码质量参差不齐，难以维护。因此，文章提出通过将复杂任务拆分为小任务，并在人机交互中逐步完成的软件开发方法。人和AI需循环配合，逐步实现复杂系统开发。

基于DDD的AI辅助研发过程

文章详细介绍了将DDD与AI结合的研发流程，分为以下几个阶段：

• **业务探索阶段**：产品经理与AI合作梳理需求，规划业务架构，生成初稿文档并由人类完善。
• **生成用例模型与描述**：AI基于需求文档生成初稿用例模型，需求分析人员对其进行核对和修改。
• **生成领域模型**：利用用例模型输入，让AI生成领域模型，设计人员对生成结果进行校对和补充，确保模型与需求同步。
• **生成领域对象代码**：AI根据领域模型生成领域对象代码，并通过模板优化代码质量，减少重复劳动。
• **生成服务对象接口**：AI生成领域对象代码和服务接口，由研发人员完善方法实现与细节设计。
• **生成数据库脚本**：AI生成数据库脚本并由研发人员补充字段长度和其他细节，确保脚本质量。
• **生成测试用例脚本**：通过人工编写模板后，让AI根据领域模型生成测试脚本，降低维护成本。

AI与低代码结合的未来展望

文章指出，AI与低代码平台的结合可以简化代码编写过程，通过减少上层代码量，实现变更需求的快速响应。例如，领域模型和用例模型的变更可通过AI自动映射至程序代码与数据库脚本，进一步提升变更维护效率。此外，AI生成测试脚本能够显著降低自动化测试推行的成本。

示例项目与参考资源

文章提供了多个案例，展示如何通过领域模型和用例模型与AI交互生成程序代码：

• DDD单体项目
• DDD微服务项目
• C++示例项目

总之，在AI辅助研发中，人类与机器需协同工作，通过反复交互完成复杂任务。虽然AI无法完全取代人类，但其强大的重复劳动能力和探索能力为软件开发带来了巨大变革潜力。