本书特色■ 拒绝纸上谈兵，以真实项目驱动：本书不只是罗列技术原理，而是围绕完整、真实的“信息技术资产管理系统”展开。我们将 DeepSeek 深度嵌入软件开发的需求评审、架构设计、代码编写及安全部署的每一个环节，让读者直观地看到 AI 在真实工程场景中解决具体问题的全过程。■ 软件全生命周期的深度渗透：本书打破“AI 只能写代码”的偏见，内容覆盖早期的设计模式选型、六边形架构搭建，中期的 Kafka 实时流处理，后期的 Kubernetes 云原生编排与 STRIDE 威胁建模，*展示 DeepSeek 如何赋能软件开发的每一个关键阶段。■ 方法论与工程实践的平衡：AI 编程不等于“盲目生成”。本书在介绍工具使用的同时，更强调“设计先行”的软件工程思维。通过解析“垃圾进，垃圾出”的困境，引导读者在 AI 时代重新找准架构师与开发者的核心价值。■ 深耕国产化 AI 生态：针对国内开发者的实际需求，本书重点探讨 DeepSeek 这一国产大模型的应用潜力。内容不仅包括软件全生命周期的赋能应用，还涵盖企业级本地化部署、基准测试及模型微调等进阶内容，为企业实现技术自主可控提供清晰的落地路径。
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6.3
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前言
第1章 AI驱动的软件开发新范式
1.1 软件开发效能的智能提升
1.2 理解大语言模型的技术内涵与应用边界
1.3 本章总结
第2章 开始使用AI大模型编程
2.1 初涉DeepSeek
2.2 与Copilot一起编程：IDE环境下的智能协作
2.3 和通义灵码一起编程：本土化的编程助手
2.4 对比DeepSeek、Copilot和通义灵码
2.5 下一代生产力引擎：智能集成开发环境
2.6 本章总结
第3章 设计先行：从软件工程到代码生成
3.1 从AI编程实践到软件工程思维
3.2 软件工程的层次结构：从问题域到解决方案
3.3 AI代码生成的陷阱：当工具成为桎梏
3.4 软件全生命周期中的设计先行驱动的AI代码生成实践体系
3.5 本章总结
第4章 使用DeepSeek设计软件
4.1 项目概述：信息技术资产管理系统
4.2 基于DeepSeek的系统架构设计实践
4.3 架构设计文档化与可视化
4.4 本章总结
第5章 使用DeepSeek完成软件详细设计
5.1 领域模型的构建与优化
5.2 丰富设计模式
5.3 完善六边形架构
5.4 本章总结
第6章 使用DeepSeek构建数据管理与实时分析系统
6.1 构建企业级数据持久化层
6.2 构建基于Kafka的事件驱动数据流处理系统
6.3 基于Apache Spark构建企业资产实时分析系统
6.4 本章总结
第7章 基于DeepSeek的软件质量保障体系构建
7.1 多层次测试策略的实现
7.2 软件质量度量与评估体系
7.3 AI辅助的代码评审实践
7.4 测试覆盖率分析与优化
7.5 基于AI的代码解释与文档生成
7.6 跨语言代码迁移与重构
7.7 本章总结
第8章 使用DeepSeek实现云原生基础设施与自动化部署
8.1 Docker镜像构建与本地部署
8.2 基于Terraform的云基础设施自动化配置与管理
8.3 Docker镜像打包与跨环境迁移
8.4 容器镜像仓库与分发管理
8.5 在Kubernetes服务上编排我们的应用程序
8.6 基于GitHub Actions的CI/CD自动化流水线构建
8.7 本章总结
第9章 使用DeepSeek构建安全可靠的应用程序
9.1 大模型辅助的威胁建模与安全分析
9.2 深度审查：利用DeepSeek发现应用程序设计中的安全隐患
9.3 构建统一安全框架：整合威胁建模与安全审查
9.4 DeepSeek驱动的应用程序安全最佳实践
9.5 全方位数据加密策略
9.6 安全策略的持续演进
9.7 本章总结
第10章 本地化部署和微调DeepSeek
10.1 本地化智能引擎的动因与价值
10.2 本地化部署DeepSeek
10.3 本章总结
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