AI Coding100:人工智能辅助编程实战训练营(1天 / 周末班)

在线 ¥1680.00 ¥960.00(早鸟价) 01-31

官方价1680元/位,早鸟价960元/位(截止2026年1月16日),团体3人以上报名享团购优惠,每班仅限25人。

课程背景

随着大语言模型与 AI 编程工具(Cursor / GitHub Copilot / Comate / Claude Code / Trea / 灵码 等)的成熟,软件研发的核心能力正在发生结构性变化:

§从手写代码能力转向人机协作设计与评审能力

§从代码补全转向智能体端到端开发

§从个人经验驱动转向AI + 方法论驱动

 

课程独特性

本课程帮助企业从零散使用 AI 辅助编程工具,升级为以 AI 作为软件工程核心生产者的 AI 原生研发模式。

l100% 代码由 AI 生成(从“能用”到“规模化使用”的关键路径):

课程聚焦解决 AI 编程在企业中“偶尔用、个人用、不可复制”的问题,帮助团队将 AI 稳定嵌入自身研发生产链条,实现一致、可持续的规模化应用。

l编码数据化(保护企业软件功能与流程隐私的核心方法):

通过将原本需要写成代码的业务逻辑与流程转化为结构化数据,并由稳定的引擎代码解释执行,实现开发环境与生产环境的有效隔离,在充分利用 AI 生成能力的同时,保护企业的软件功能与业务流程不被泄露。

 

学习目标

通过本课程,您的团队可以获得以下能力提升:

Ø使用 AI 理解、修改、扩展、重构真实项目代码

Ø在陌生技术栈与未知场景中,借助 AI 推进开发

Ø掌握简单智能体与深度智能体两种工作模式

Ø理解 AI 编程的边界、风险与人类介入点

Ø100% 代码改为由 AI 生成,人类只提供指导

    

课程受众

§软件工程师 / 架构师(日常输出代码)

§产品经理(产品原型 + 快速功能修改)

§企业 AI 推动者(了解 AI 辅助编程效果)

建议前置条件

§无需编程经验

§自带项目代码或练习项目

§提前安装指定 AI 编程工具

一人成军

ü现场编写或维护一个拥有前/后/AI 三端的产品

ü可同时编写三端代码

ü可使用自己完全不熟悉的语言和框架

ü日产代码最高可达 2000(培训现场)~4000(日常)行

讲师介绍

Martin Chen陈勇
国内首批 AI Native 国际认证讲师(SAI 授权)、资深咨询师、敏捷教练、AdaTech 联合创始人,清华大学电子与通信硕士

- 长期从事 AI、敏捷开发、需求分析、设计模式等开发、培训、咨询、培训工作

- AdaTech 联合创始人

   - AdaTech 主要从事 AI 相关产品开发

   - 核心产品是《SEAI 人工智能需求分析系统》

   - 此课题及其产品旨在借助人工智能对需求进行自动化分析、生成和拆分

   - 课程所使用的技术,主要提炼于此课题

- 讲授课程

   - 《AI-Native Foundations》(SAI 授权,2天)

   - 《AI-Native Change Agent》(SAI 授权,3天)

   - 《AI原生转型企业级战略》,(面向中高层的AI转型课程,1天)

   - 《AI原生转型实战训练营》,(面向企业核心部门负责人,AI转型的规划、跟踪与风险管理,2天)

   - 《人工智能辅助编程 从入门到精通》(2天)

   - 《大语言模型应用编程马拉松:全景实战训练营》(2天)

   - 《大语言模型应用编程马拉松:全景实战训练营(AI 辅助编程增强班)》(4天可分两期)

- 多个 AI 项目的发起人/主要负责人

   - SEAi 需求分析系统产品经理 AI 首席科学家 / 架构师

   - 某 AI 视觉考试系统(通信类)产品经理

   - 某 AI 视觉考试系统(消防类)产品经理

   - 某生活健康类小程序 AI 负责人

   - 某中医 AI 大模型底座 AI 负责人

   - LangStart 开源项目发起人(基于 LangChain 0.3 的开箱即用 LLM 应用代码)

   - LLC 开源项目发起人(基于 LangChain 1.0 的官方教学代码增强版 + 开箱即用版)

- 国内首批 AI Native 国际认证 讲师(SAI 授权)

- 清华大学 电子与通信 硕士 | 南京航空航天大学 自动控制 学士

课程大纲

1. 创建和初始化项目

1.1 创建项目

1.2 制定计划:产品定义与技术选型

1.3 执行计划:项目初始化与基础配置


2. 开发首批功能

2.1 完成一个最小可用产品的前后端全栈代码

2.2 修复缺陷

2.3 美化界面


3. 与 AI 编程助手的互动

3.1 理解 AI 替我们做了什么?

3.2 学会使用计划与提问模式

3.3 代码版本管理

3.4 使用并行工作模式

3.5 常用咒语(精简极简版)


4. 测试与发布

4.1 自动化测试

4.2 编写发布脚本


5. 深度代码开发

5.1 定向分析与方案决策

5.2 代码重构类实战

5.3 整体优化咒语使用


6. 在全新的陌生领域探索

6.1 技术储备

6.2 创建并运行一个大语言模型项目


7. 商业机密与代码安全

7.1 代码相关

7.2 数据相关

7.3 高级技术:编码数据化(简介)