LLM驱动的软件开发生命周期（LLM-Driven Software Development Lifecycle）是指将大型语言模型（Large Language Models，简称LLM）融入传统软件开发生命周期的各个阶段，以智能化方式辅助或自动化任务的过程。传统SDLC包括需求分析、设计、编码、测试、部署和维护等环节，而LLM通过其强大的自然语言处理和代码生成能力，能够加速需求提炼、自动生成文档与测试用例、优化代码实现，从而提升开发效率、减少人为错误，并适应快速迭代的需求变化。这种方法使软件开发过程更加高效和智能化，尤其在处理复杂或重复性任务时展现出显著优势。
在AI产品开发的实际落地中，LLM驱动的SDLC为产品经理提供了强大工具，例如通过LLM快速生成产品原型、分析用户反馈以优化需求设计、自动生成测试脚本确保质量。这不仅缩短了开发周期，还降低了成本，使团队能更专注于创新和策略决策。随着生成式AI技术的成熟，这种模式正成为推动AI产品快速迭代和规模化落地的关键驱动力，未来将在敏捷开发和AI赋能场景中发挥更广泛的作用。
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