目录

第1部分  认知升级篇

第1章  生成式AI驱动的软件开发新纪元 3

1.1  软件开发的效率革命 3

1.2  生成式AI概述 7

1.3  生成式AI核心技术和模型 11

1.4  生成式AI的挑战与限制 18

1.5  生成式AI未来趋势与发展方向 19

第2部分  技术赋能篇

第2章  生成式AI与Scrum的集成技术 23

2.1  敏捷开发与Scrum概述 23

2.2  生成式AI在Scrum框架中的角色定义与实现 38

2.3  集成效果评估与持续优化 54

2.4  集成生成式AI的Scrum团队变更与互动 61

2.5  生成式AI集成的常见挑战与解决策略 66

2.6  在浏览器中实现一个ScrumAI边栏：生成式AI＋Scrum的快速落地 70

第3章  LLM工具框架与模型选型实践 79

3.1  开源与闭源LLM框架实战 80

3.2  Agent框架及多代理协作 87

3.3  模型上下文协议（MCP）：标准化LLM-数据交互的公路网 96

3.4  主流LLM模型性能与适用性 104

第4章  生成式AI在Scrum规划与准备活动中的应用与实践 109

4.1  生成式AI与创建产品积压 111

4.2  生成式AI与产品积压细化 118

4.3  生成式AI与制订冲刺计划 123

4.4  生成式AI在Scrum执行与监控阶段的应用实例 128

4.5  应用实例 131

第5章  生成式AI在Scrum执行与监控活动中的应用与实践 137

5.1  生成式AI与敏捷建模和原型设计 139

5.2  生成式AI与迭代开发 142

5.3  生成式AI与测试 145

5.4  生成式AI与每日站会 148

5.5  生成式AI与持续集成和持续部署 150

5.6  应用实例 153

第6章  生成式AI在Scrum回顾与改进活动中的应用与实践 162

6.1  生成式AI与冲刺回顾 163

6.2  生成式AI与冲刺审查 170

6.3  生成式AI与产品增量发布 176

6.4  生成式AI与用户反馈 181

6.5  生成式AI在Scrum回顾中的应用实例 186

6.6  总结 191

第7章  基于Scrum@Scale的知识工程体系构建 193

7.1  生成式AI赋能知识工程的战略价值 193

7.2  技术架构：四层分工与事件驱动数据流 197

7.3  RAG系统：知识检索与生成的核心引擎 201

7.4  Scrum@Scale集成：让RAG融入每一次仪式 204

7.5  选型清单：模型、向量库与图数据库 206

7.6  实战示范：用Python＋LangChain＋MkDocs打通“API文档自动生

     成流”  209

7.7  行动指北与常见陷阱 211

第3部分  管理进化篇

第8章  敏捷开发与智能化融合：企业实践、变革与未来 217

8.1  敏捷智能化融合的落地实践：以D公司为例 217

8.2  敏捷智能化融合带来的组织变革 232

8.3  敏捷智能化融合的未来 237

参考文献 244