未来软件开发将呈现以下趋势和方式：
低代码/无代码开发
低代码/无代码开发平台将大幅度降低技术入门的门槛，使得即便是没有专业编程背景的员工也能轻松构建出功能完善的应用程序和解决方案。这些平台通过提供丰富的预制构件和可视化界面，让开发者能够简单拖拽完成应用的快速搭建，并通过集成的自动化测试、版本控制和部署工具加速开发流程。
云原生应用
云原生应用将设计、构建和部署能够充分利用云计算优势的应用程序。它强调容器化、微服务架构和自动化，可以提高应用的可伸缩性、弹性和可维护性。使用Kubernetes等工具管理容器化的微服务应用已经成为一种主流做法。
人工智能和机器学习
人工智能和机器学习技术将渗透到软件开发各个领域。开发人员可以利用这些技术实现智能推荐、预测分析等功能，为应用增加智能性。例如，AI可以自动生成需求文档、系统设计雏形、测试用例，甚至辅助编码和代码审查。
自动化和DevOps
未来软件开发将更加注重自动化和DevOps实践。持续集成、持续交付和持续部署（CI/CD）将会更加普及，以实现快速、可靠的软件发布和更新。AI也将在这过程中发挥重要作用，例如通过自动化测试和监控提高软件质量。
需求分析与设计
需求分析与设计阶段将更加注重与利益相关者的深入讨论和调查，利用AI工具自动生成初步的需求文档或系统设计雏形，从而缩短产品立项验证周期。
编码与测试
AI将贯穿写码全流程，提供代码补全、智能代码审查等功能，提高开发效率。在测试阶段，AI可以自动生成测试用例，覆盖边界场景，提升Bug发现率。
上线与运维
AI监控与故障预测将在微服务与云原生架构中发挥重要作用，实时分析日志和监控数据，提前发现潜在故障点并给出资源调度建议。
新编程语言与技术
随着技术的发展，新的编程语言和技术如Rust、TypeScript、Kotlin和Swift等将不断涌现，增强开发人员的专业能力，并提高软件开发的效率和安全性。
综上所述，未来软件开发将是一个高度自动化、智能化和协作化的过程，低代码/无代码开发、云原生应用、人工智能和机器学习的应用、自动化和DevOps的实践等将成为主流趋势。开发人员需要不断学习和适应这些新技术，以应对不断变化的市场需求和技术挑战。