過去三年，AI 輔助開發工具大量出現在 IDE 中，協助開發者撰寫程式碼。

然而，當 AI 工具逐漸成熟後，我們開始看到另一個更深層的變化：AI 不再只存在於開發者的編輯器裡，而是逐漸進入整個軟體交付流程。

在一些團隊中，AI 已經開始參與需求整理、測試生成、Code Review，甚至直接生成程式碼、建立 Pull Request。這意味著 DevOps Pipeline 本身正在發生改變。

當 AI 可以理解需求、生成程式碼並自動建立 PR 時，傳統「開發 → 測試 → Review → 部署」的流程，開始出現新的協作模式：人類負責定義問題與決策，而 AI 協助完成部分開發、測試與交付工作。

在這場分享中，我們將透過實際案例與示範，探討 AI 如何逐漸進入 DevOps Pipeline，以及這些變化對 CI/CD、Code Review、測試與團隊協作模式可能帶來的影響。

聽眾收穫：

• 了解 AI 輔助開發從 IDE Coding Assistant 到 DevOps Pipeline 的演進
• 理解 AI 如何參與軟體交付流程（coding、testing、Pull Request、Code Review 等）
• 認識 AI-Native DevOps 的概念與可能的實作模式
• 思考 DevOps 團隊在 AI 時代的開發流程、協作模式與工程角色變化