The AI-DLC Handbook : Reimagining Software Development with AI
Lingua: inglese
Editore: Notion Press Media Pvt. Ltd Feb 2026, 2026
- Rilegato
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Artificial intelligence (AI) is reshaping everyday development work. AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC), invented and open-sourced by Amazon Web Services (AWS) in 2025, is a methodology in which AI takes part in each phase of the build while humans shape direction, review outcomes, and guide quality. Traditional SDLC depends on staged handoffs while AI-DLC brings humans and AI into one continuous flow. This book explains that shift in a simple and practical way. The AI-DLC approach shows how intent moves through stages and AI-Native rituals like Mob elaboration and mob construction for both brownfield and greenfield projects. Readers see how AI supports task decomposition, planning, code generation, refactoring, and validation in a way that reduces friction and improves flow. Two case studies outline how teams navigate legacy constraints and fresh builds, giving developers a close look at real-world decisions, prompt work, architecture choices, and review steps. The focus stays on easy adoption, predictable outcomes, and strong human judgment. Developers gain a grounded path to build reliable systems with speed, clarity, and confidence while staying fully in control of their work.…
Codice articolo 9798903423651
- Titolo
- The AI-DLC Handbook : Reimagining Software Development with AI
- Autore
- Bhuvaneswari Subramani
- Editore
- Notion Press Media Pvt. Ltd Feb 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798903423651
- Peso dell'articolo
- 445 grammi
- Dimensioni
- 229x152x16 mm
Artificial intelligence (AI) is reshaping everyday development work. AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC), invented and open-sourced by Amazon Web Services (AWS) in 2025, is a methodology in which AI takes part in each phase of the build while humans shape direction, review outcomes, and guide quality. Traditional SDLC depends on staged handoffs while AI-DLC brings humans and AI into one continuous flow.
This book explains that shift in a simple and practical way. The AI-DLC approach shows how intent moves through stages and AI-Native rituals like Mob elaboration and mob construction for both brownfield and greenfield projects. Readers see how AI supports task decomposition, planning, code generation, refactoring, and validation in a way that reduces friction and improves flow. Two case studies outline how teams navigate legacy constraints and fresh builds, giving developers a close look at real-world decisions, prompt work, architecture choices, and review steps. The focus stays on easy adoption, predictable outcomes, and strong human judgment. Developers gain a grounded path to build reliable systems with speed, clarity, and confidence while staying fully in control of their work.
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