在当今这个快速发展的软件开发时代，系统的复杂性和快速迭代要求使得人工进行全面测试变得越来越困自动化测试已经成为解决这个问题的关键，但编写高质量的测试代码常常令开发者感到头痛。大模型的代码生成能力为自动化测试的实现带来了极大的便利，尤其是在单元测试的生产方面。然而，由于很多程序本身的可测试性问题，导致有效运用大模型的案例并不多见。本次演讲将探讨如何使程序更具可测试性，并重点介绍软件设计和实现的关键要素。

演讲提纲：

1. 大模型在代码生成方面的实践和挑战
2. 实现 程序 “生成 — 验证/优化” 的自动化迭代过程（Auto-Programming-GPT）
3. 基于现有遗留代码的自动化代码生成关键技术
4. 重新思考开发过程，构建大模型友好的程序结构
5. 未来软件架构和开发方式的展望

你将获得：

• 通过详细的解析和例证，听众可以了解大模型如何改变和影响代码生成。同样，他们还将了解到这个过程中存在的主要挑战，以及如何克服这些挑战。
• 演讲将演示 Auto-Programming-GPT 如何实现程序的生成，验证和优化的全自动化，提供了一种新的、高效的代码迭代模式。
• 掌握基于遗留代码的自动化代码生成关键技术：听众能够真正将学到知识运用的现有现有项目中
• 该演讲将提供对未来软件开发趋势的视野，从大模型的角度出发，思考软件架构和开发方式的演变和未来可能的走向。