feat(docs): 改进AI4SE体系设计文档，增加设计目标和数据分析章节

我们更新了AI4SE体系设计文档，以提供更清晰的设计目标和数据分析指导。新增章节强调了明确设计目标的重要性，并提供了数据分析的示例，帮助读者更好地理解如何应用AI技术到软件工程中。此外，我们还添加了关于如何选择合适的AI技术、构建多学科团队以及如何逐步实施和评估AI系统的详细信息。这些改进旨在为读者提供更全面和实用的指导，确保他们能够成功地将AI技术集成到他们的软件开发流程中。

src/design-aise.md

@@ -7,19 +7,23 @@ Engineering，人工智能用于软件工程）体系是一个复杂且多层次
 - Microsoft
 - GitHub Copilot ?
 
-### AI4SE 体系设计的关键点
+诸如 GPT 给出的建议：
 
-1. **明确业务目标**：确定通过AI实现的具体业务目标，如提高开发效率和提升代码质量。
+1. **明确设计目标**：确定通过AI实现的具体业务目标，如提高开发效率和提升代码质量。
 2. **识别痛点和需求**：评估当前软件工程流程中的痛点和瓶颈。
 3. **选择合适的AI技术**：根据业务需求选择合适的AI技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等。
 4. **构建多学科团队**：组建包含数据科学家、AI工程师、软件工程师和业务专家的团队，并提供AI相关培训。
-5. **开发与集成**：开发和测试AI模型的原型，并将有效模型集成到现有工具链中。
+5. **开发原型与集成**：开发和测试AI模型的原型，并将有效模型集成到现有工具链中。
 6. **逐步实施与评估**：采用小规模试点逐步扩大的策略，并定期评估体系绩效，使用关键绩效指标进行衡量。
 7. **持续改进与技术更新**：收集用户反馈，持续优化AI模型和工具，并跟踪引入最新AI技术和方法，确保数据质量和安全。
 
-## 数据分析
+## 明确设计目标
 
-### 2024 State of Git Collaboration
+尽管 AI 技术在软件工程领域的应用已经取得了一些进展，但在实际应用中，AI 技术的效果并不总是如人们所期望的那样。
+
+## 识别痛点和需求
+
+### 数据分析：2024 State of Git Collaboration
 
 - 较小的团队通常在敏捷性和满意度方面表现优于较大的团队。
 - 团队成功的关键似乎在于团队成员数量与任务管理之间的平衡。
@@ -33,3 +37,28 @@ Engineering，人工智能用于软件工程）体系是一个复杂且多层次
 "上下文切换、不明确的优先事项和那些永无止境的会议。它们感觉像是烦恼，而GitKraken的这份报告有数据证实它们确实是烦恼。作为开发人员和开发团队，
 是时候寻找匹配我们需求的工具和工作流程，消除让我们不开心的噪音。进入状态，构建出色的软件！"
 
+## 选择合适的AI技术
+
+诸如于人们喜欢优先考虑 Python 作为开发语言，而在软件开发时，可能更倾向于使用 Java、C++ 或其他语言。
+
+在原型开发阶段，可以尝试不同的AI技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，以确定最适合公司需求的技术。
+
+而在实际应用中，需要考虑 AI 模型与基础设施的集成、数据安全性、模型解释性等因素。
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+## 多学科团队
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+- AI 工程师与数据工程师不擅长软件工程
+- 软件工程师不擅长 AI 与数据处理
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+## 开发原型与集成
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+，基于反馈和数据驱动的方法，持续改进体系设计。
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+## 逐步实施与评估
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+设计度量体系
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+## 持续改进与技术更新
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