Gemini 貫穿軟體開發生命週期
課程概述
Gemini 不只是個聊天工具，它正在改變軟體開發的每個階段。從寫需求文件、設計系統架構、寫程式碼跟做 Code Review，到生成測試案例、產出部署腳本，這堂課會帶你看 Gemini 怎麼從頭到尾陪著你開發，把整個 SDLC（Software Development Life Cycle）的節奏加快。
你將學到
- 在 SDLC 的每個階段識別 Gemini 可輔助的具體任務
- 使用 Gemini Code Assist 在 IDE 中進行程式碼生成與補全
- 運用 Gemini 進行程式碼審查與技術文件撰寫
- 結合 Cloud Build 與 Cloud Deploy 建立 AI 增強的 CI/CD 流程
核心概念
需求分析與設計階段
需求分析階段，Gemini 可以幫你分析需求文件、產生使用者故事（User Stories）、畫出初步的系統架構圖，順便把技術風險先挑出來。到了設計階段，你可以直接跟 Gemini 討論架構決策、比較不同設計模式的優缺點、產出 API 規格文件（OpenAPI Spec），從需求走到設計的時間就明顯縮短了。
Gemini Code Assist
Gemini Code Assist 是直接整合在 IDE（VS Code、JetBrains、Cloud Shell Editor）裡的 AI 程式碼助手。它能做這幾件事：程式碼補全——根據上下文自動建議後續程式碼；程式碼生成——根據自然語言描述產生完整的程式碼區塊；程式碼解釋——選一段程式碼，它就逐行講給你聽；程式碼轉換——在不同語言或框架之間轉換程式碼。它的安全性也夠企業用，會標出生成的程式碼是不是跟開源程式碼太像，幫你顧好授權合規這一塊。
測試與品質保證
測試階段，Gemini 能直接看原始碼產生單元測試、整合測試案例，連邊界條件測試都能幫你補上。它還能讀測試覆蓋率報告，告訴你哪些程式碼路徑還沒被測到。遇到要修 Bug，把錯誤訊息和堆疊追蹤丟給它，它會分析可能的根因，再給你修復建議。
AI 增強的 CI/CD
把 Gemini 接進 CI/CD 管線，就能在 Cloud Build 建構的過程中加一道 AI 程式碼審查，自動揪出潛在的安全漏洞或效能問題。Cloud Deploy 這邊也可以讓 Gemini 分析部署設定的風險，在上線前先給你預警。這種「AI-in-the-loop」的 DevOps 做法，不用多請人就能把交付品質拉上來。
實作重點
- 在 VS Code 中安裝 Gemini Code Assist 擴充套件，體驗程式碼補全與生成功能
- 讓 Gemini 為一段現有程式碼產生單元測試，評估測試案例的完整性
- 使用 Gemini 進行 Code Review：貼入一段有 Bug 的程式碼，看模型能否找到問題
- 嘗試讓 Gemini 產出 Dockerfile、Cloud Build 設定檔或 Terraform 配置
Lab 導讀
Lab 連結：Gemini for end-to-end SDLC — Google Cloud Skills Boost
這個 Lab 會帶你走一遍完整的軟體開發週期，每個階段都讓 Gemini 幫忙。你會實際動手用 Gemini Code Assist 寫程式碼、產生測試、建立 CI/CD 設定。建議別只照著 Lab 步驟按一遍，拿自己的專案程式碼多試幾下，學到的技巧之後在日常工作裡才用得上。
延伸學習
- Gemini 開發者指南 — Gemini API 的核心開發技巧
- 建構 GenAI 應用 — 將 Gemini 整合進完整應用
- GenAI 的 MLOps 實踐 — AI 應用的持續部署與監控