隨著 AI Coding Agent 能夠理解需求、修改程式碼、執行測試與操作開發工具，軟體開發正從單點的 AI 輔助，走向 End-to-End 的自動化開發。

透過 DevOps 平台與自動化流程，AI 已經可以從一張需求單開始，自動展出 User Story、Acceptance Criteria 與工作項目，接著自動完成程式碼開發、自動建立 Pull Request，並進行 AI Code Review、錯誤分析 與 Debug。

這代表著未來的開發流程，將不再是由開發者逐步操作每個環節，而是由人類提出需求與目標，AI 在 DevOps 工具與工程流程中持續完成開發與驗證工作。

然而，當 AI 能夠 End-to-End 自動開發時，最大的挑戰也不再是「AI 會不會寫程式」，而是它是否真正理解需求，以及產生的結果是否符合系統規則。

在這場分享中，講者將透過實際流程與案例，介紹如何讓 AI 自動完成需求展開、工作拆解、程式碼開發、Code Review 與 Debug，並進一步說明：要讓這類自動化開發真正可控、可信任，軟體開發必須從需求驅動，進一步走向以商業規則為核心的 Rule Driven Development(RDD)。

聽眾收穫：

了解 AI 如何 讓軟體開發 從 Coding Assistant 走向 End-to-End 的自動化開發

認識 AI 如何 自動展開需求、Acceptance Criteria 與 開發工作項目、並且自動化進行 程式碼開發、Code Review 與 Debug 

了解如何透過 DevOps 工具串接出完整的 multi-agent 自動化開發流程

認識 End-to-End 的自動化開發可能面臨的需求誤解、失控、與 驗證問題

理解為何 AI 自動化開發需要搭配 Rule Driven Development(RDD)