四川大学软件工程考博考试体系以理论与实践深度融合为特色，重点考察考生在软件工程方法论、系统架构设计、软件质量保障及前沿技术探索等维度的综合能力。考生需系统掌握《软件工程：实践者的研究方法》（第10版，RUP版）的核心框架，深入理解需求工程、架构设计、迭代开发等知识模块，同时结合《软件工程导论》（第8版，张海藩著）补充软件过程管理、成本估算等实务内容。人工智能与软件工程交叉领域考生建议重点研读《AI工程化：从算法到生产系统》（刘挺著）及《智能软件工程》（陈宝权著），关注自然语言处理在需求分析、代码生成等场景的应用。

考试科目设置包含专业基础课（820软件工程）与综合课（821计算机系统结构），其中基础课占比60%。《计算机组成与设计：硬件/软件接口》（David Patterson著）需重点掌握指令集架构、存储层次、多核系统等核心概念，结合《操作系统导论》（Andrew S. Tanenbaum著）强化进程调度、内存管理、文件系统等底层原理。近年真题显示，约35%的考题涉及形式化方法在软件验证中的应用，考生应补充阅读《形式化软件工程》（Bryant著）及IEEE 2380标准文档。

备考策略建议采用"三阶段递进式学习"：基础阶段（3-6个月）完成两本核心教材精读，建立知识图谱；强化阶段（2-3个月）通过MIT 6.824分布式系统、CMU 15-440软件工程等慕课补充实践案例，同步研读近五年顶会论文（IEEE TSE、ICSE等）；冲刺阶段（1个月）聚焦川大导师团队近三年在ACM/IEEE会议发表的12篇代表性论文，针对性准备研究计划。特别提醒考生关注《中国软件学报》2022-2023年刊发的软件工程领域热点问题，如数字孪生、低代码平台等新兴方向。

川大考博面试注重学术潜力的多维评估，建议提前准备：1）在GitHub维护过完整项目代码库；2）掌握Coq、TLA+等至少一种形式化验证工具；3）有工业界合作案例（如参与过ISO/IEC 25010标准实施）。近三年录取数据显示，具备分布式系统优化、软件安全检测等方向实践经验者录取率高出均值27%，建议考生在简历中量化项目成果（如性能提升百分比、缺陷率下降幅度）。最后需注意考试形式包含现场论文答辩环节，需准备中英文双语版研究陈述，并针对软件工程伦理、AI可解释性等新兴议题准备应答策略。