软件工程作为计算机学科的核心领域，其博士研究生入学考试要求考生具备扎实的理论基础、前沿技术洞察力和解决复杂工程问题的能力。东南大学软件工程考博注重考察考生对软件工程方法论、实践流程、质量保障体系以及新兴技术融合应用的综合理解，同时强调对工业界真实场景的解决能力。考生需系统掌握软件工程全生命周期管理，包括需求工程、系统设计、开发实施、测试验证、运维维护等环节的核心理论与技术，重点关注需求分析中的用例建模、UML工具链应用，系统设计中的架构模式选择与性能优化，以及质量保障中的测试策略与持续集成实践。

在方法论层面，需深入理解敏捷开发、DevOps、领域驱动设计（DDD）等现代工程实践，能够结合具体案例阐述Scrum、Kanban等流程的适用场景与实施要点。对于新兴技术融合，重点考察人工智能辅助编程、区块链赋能软件治理、云原生架构设计等方向，要求考生能够结合东南大学在智能软件系统、工业软件可靠性等领域的特色研究方向，提出具有创新性的技术融合方案。例如，在智能软件系统方向，可探讨基于深度学习的代码生成技术如何提升软件开发生命周期效率，或在工业软件领域研究如何通过形式化验证保障复杂系统的可靠性。

软件工程博士考试特别强调实践能力，要求考生具备完整的工程项目经验，能够独立完成从需求规格说明书编写到系统交付的全流程工作。需熟练掌握主流开发工具链，包括IDEA、VS Code等集成开发环境，Git版本控制系统的分支管理策略，以及Jenkins、Docker等持续交付工具的应用。在测试与质量保障方面，需精通自动化测试框架（如Selenium、JUnit）、性能测试工具（如JMeter、LoadRunner）和代码质量分析工具（SonarQube、Checkstyle）的使用，能够设计覆盖率达95%以上的测试用例并实施性能调优方案。

东南大学软件工程考博近年来的命题趋势显示，对软件工程理论研究的深度要求逐渐提升，特别是在软件架构理论、软件可靠性建模、软件缺陷预测等领域。考生需系统研读ACM/IEEE Transactions系列期刊论文，关注东南大学软件学院在软件架构与系统可靠性领域发表的SCI论文，例如基于微服务架构的容错机制研究、软件缺陷预测模型的优化算法等。同时，需关注工业界最新技术动态，如ISO/IEC 25010软件质量标准、CMMI成熟度模型5级认证实施等，能够结合具体案例进行理论分析。

备考策略建议考生采用"三维一体"复习法：理论维度精读《软件工程：实践者的研究方法》（Boehm）等经典教材，实践维度通过Kaggle平台完成3-5个工业级项目（如分布式系统优化、大数据处理框架开发），研究维度在东南大学软件学院官网下载近三年已公开的博士招生简章，针对性准备"软件定义网络中的智能服务编排"等特色研究方向。特别注意关注2023年新增的"智能软件与工业互联网"交叉学科方向，该方向要求考生掌握至少一门领域特定语言（DSL）设计方法，并具备在工业场景中落地智能算法的经验。

最后需强调的是，东南大学软件工程博士考试采用"申请-考核"制，除笔试外更注重面试环节。建议考生在面试准备中重点展示以下能力：1）基于IEEE 610标准构建的工程知识体系；2）在华为、阿里等企业参与过的大型项目经验（需提供代码仓库链接或项目文档）；3）在软件工程前沿领域（如AI编程助手、量子计算软件支持）的预研成果。同时，需准备2-3个原创性研究设想，例如"基于联邦学习的分布式软件缺陷检测框架"或"面向数字孪生的软件架构演进模型"，这些研究设想需体现对东南大学"智能+"学科建设的支持。