課程簡(jiǎn)介
隨著大型AI模型性能的爆炸式提升，AI輔助編程工具真正從根本上改變了開(kāi)發(fā)者的生產(chǎn)力，并對(duì)開(kāi)發(fā)工作整個(gè)生命周期產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，這種影響不僅僅體現(xiàn)在開(kāi)發(fā)編碼效率的提升，更體現(xiàn)在對(duì)團(tuán)隊(duì)產(chǎn)研工作流程、開(kāi)發(fā)思路、編碼方式的重塑上。而在眾多AI輔助編程工具中，微軟GitHub Copilot憑借其與主流開(kāi)發(fā)工具的深度整合和強(qiáng)大的性能成為眾多產(chǎn)研團(tuán)隊(duì)引入的首選。
目標(biāo)收益
?AI在研發(fā)管理中的價(jià)值
?AI在研發(fā)效能提升中的實(shí)踐
?AI對(duì)研發(fā)效能管理的影響
?生成式AI(AIGC)的最新進(jìn)展與應(yīng)用;
?AIGC及其應(yīng)用領(lǐng)域;
?大模型在軟件研發(fā)全生命居期中的應(yīng)用場(chǎng)景與案例;
?AIGC驅(qū)動(dòng)下的自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)能力進(jìn)階
?AI輔助編程工具
?利用 智能編程助手提高編程效率和準(zhǔn)確性
?七大實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：探索智能編程助手的最佳實(shí)踐
?探索 智能編程助手的未來(lái)發(fā)展與實(shí)驗(yàn)功能
?研發(fā)場(chǎng)景Agent構(gòu)建及應(yīng)用
?如何評(píng)估AI產(chǎn)品應(yīng)用有效性
培訓(xùn)對(duì)象
課程大綱
| 第1章 AI核心思想-面向全員 |
第一部分: 大模型下的研發(fā)效能提升 1.軟件研發(fā)效能的定義、目標(biāo)及解決的問(wèn)題 2.軟件研發(fā)效能的實(shí)踐框架和實(shí)施策略 3.AI在研發(fā)管理中的價(jià)值 4.AI在研發(fā)效能提升中的實(shí)踐 5.AI對(duì)研發(fā)效能管理的影響 6.AI對(duì)軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域效能實(shí)踐 7.AI對(duì)軟件測(cè)試領(lǐng)域效能實(shí)踐 AI 賦能研發(fā)效能多家研發(fā)中心案例分析 |
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第二部分: 生成式AI（AIGC）的最新進(jìn)展與應(yīng)用 1.大語(yǔ)言模型的基本概念 2.大語(yǔ)言模型的核心原理 3.AIGC的基本概念和主要應(yīng)用領(lǐng)域 4.大模型GPT和AI大模型的關(guān)系 5.大模型的歷史和發(fā)展 6.大模型在日常應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)踐 7.軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的各類(lèi)AI工具及應(yīng)用 8.信息安全監(jiān)管和信創(chuàng)化，國(guó)產(chǎn)化要求的大模型應(yīng)用 9.利用公司私有數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)大模型應(yīng)用的三種方式與案例 10.各大廠(chǎng)在效能領(lǐng)域自研AI工具的探索 11.開(kāi)發(fā)適合自己公司的需求、編碼、測(cè)試AI工具的方案 12.多家研發(fā)中心的案例分析 |
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第三部分: 基于Prompt提示詞工程 1.Prompt如何使用 2.Prompt使用進(jìn)階 3.什么是提示與提示工程 4.提示工程的巨大威力：從Let’s think step by step說(shuō)起 5.我們與AI大模型的溝通模型 6. 從人工智能學(xué)科角度看提示工程 7.拆解、標(biāo)準(zhǔn)化、流程化：如何用AI改造工作 8.使用BROKE框架設(shè)計(jì)AI大模型提示 9.背景（Background）：信息傳達(dá)與角色設(shè)計(jì) 10.角色（Role）：AI助手的角色扮演游戲 11.目標(biāo)與關(guān)鍵結(jié)果（Object&Key Results）：給AI大模型“打績(jī)效” 12.改進(jìn)（Evolve）：進(jìn)行試驗(yàn)與調(diào)整 13.從認(rèn)知心理學(xué)角度看BROKE框架的設(shè)計(jì) 14.Prompt案例分析 |
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第四部分: 使用AI大模型輔助生成軟件開(kāi)發(fā)中的各種文檔 1.使用AI大模型生成文檔模板與內(nèi)容 2.案例：使用AI大模型輔助生成需求文檔草稿 3.與AI大模型對(duì)話(huà)的文本語(yǔ)言——Markdown 4.案例：生成Markdown格式需求文檔 5.將Markdown格式文檔轉(zhuǎn)換為Word 6.將Markdown格式文檔轉(zhuǎn)換為PDF文檔 7.思維導(dǎo)圖在產(chǎn)品管理中的作用 8.產(chǎn)品經(jīng)理與思維導(dǎo)圖 9.使用AI大模型繪制思維導(dǎo)圖 10.使用AI大模型制作圖表 11.魚(yú)骨圖在產(chǎn)品管理中的應(yīng)用 12.使用AI大模型輔助繪制魚(yú)骨圖 13.案例：在線(xiàn)教育產(chǎn)品模塊結(jié)構(gòu)分析 14.某公司應(yīng)用案例分析 |
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| 第2章 AI輔助產(chǎn)品設(shè)計(jì)-面向產(chǎn)品經(jīng)理和BA業(yè)務(wù)分析 |
第五部分: AI與AI產(chǎn)品經(jīng)理 1.深入理解AI和AI產(chǎn)品 2.深入理解AI產(chǎn)品 3.AI產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化和標(biāo)準(zhǔn)化 4.AI產(chǎn)品落地的價(jià)值與難題 5.怎樣成為優(yōu)秀的AI產(chǎn)品經(jīng)理 6.AI產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)規(guī)劃 7.AI產(chǎn)品經(jīng)理的知識(shí)體系 8.所有應(yīng)用都值得被大模型重構(gòu)一遍！-百度李彥宏 9.AI 2.0徹底改變社會(huì):所有應(yīng)用都可以被重寫(xiě)一次--李開(kāi)復(fù) 10.微軟發(fā)布全新AI PC,有哪些啟發(fā) 11.蘋(píng)果(AAPL.US)WWDC發(fā)布Apple Intelligence 有什么啟發(fā) 12.蘋(píng)果 pad math notes的AI應(yīng)用分析 |
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第六部分: AI大模型輔助競(jìng)品分析與市場(chǎng)調(diào)研 1.AI大模型在競(jìng)品分析中的應(yīng)用 2.使用AI大模型進(jìn)行在線(xiàn)商業(yè)學(xué)習(xí)平臺(tái)競(jìng)品分析 3.使用AI大模型輔助制作競(jìng)爭(zhēng)分析矩陣 4.案例：使用AI大模型制作在線(xiàn)商業(yè)學(xué)習(xí) 5.使用AI大模型輔助進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研與用戶(hù)洞察 6.案例：使用AI大模型輔助設(shè)計(jì)用戶(hù)調(diào)查問(wèn)卷 7.使用AI大模型輔助創(chuàng)建用戶(hù)畫(huà)像 8. 案例：使用AI大模型輔助智能旅游App 9.用戶(hù)畫(huà)像-產(chǎn)品定位與差異化策略 10.使用AI大模型輔助產(chǎn)品定位與差異化 |
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第七部分: AI大模型輔助產(chǎn)品需求管理 1.使用AI大模型輔助收集產(chǎn)品需求 2.AI大模型匯總問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果使用圖表 3.使用AI大模型輔助制作產(chǎn)品需求矩陣 4.案例：使用AI大模型制作社交媒體應(yīng)用 5.使用AI大模型輔助制作產(chǎn)品路線(xiàn)圖 6.案例：使用AI大模型制作移動(dòng)社交App產(chǎn)品路線(xiàn)圖 7.案例：使用AI大模型制作移動(dòng)社交App 8.AI大模型輔助產(chǎn)品規(guī)劃 9.案例：使用AI大模型輔助旅游網(wǎng)站進(jìn)行 |
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第八部分: AI大模型輔助用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)和輔助產(chǎn)品原型設(shè)計(jì) 1.AI大模型在用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì) 2. 利用AI大模型進(jìn)行用戶(hù)研究和用戶(hù)畫(huà)像分析 3. 案例：使用AI大模型輔助進(jìn)行用戶(hù)研究 4.案例：使用AI大模型輔助進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像分析 5. AI大模型在界面設(shè)計(jì)和交互設(shè)計(jì)中的應(yīng)用 6. 案例：使用AI大模型輔助內(nèi)容創(chuàng)作與分享平臺(tái)用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì) 7. 使用AI大模型輔助原型設(shè)計(jì) 8. 使用AI大模型輔助制作移動(dòng)應(yīng)用原型 9.案例：使用AI大模型輔助制作App原型 10.使用AI大模型輔助制作桌面應(yīng)用原型 11.案例：使用AI大模型輔助制作項(xiàng)目原型 12.AI大模型輔助產(chǎn)品創(chuàng)新與演進(jìn) 13.案例分析 |
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| 第3章 AI輔助架構(gòu)與設(shè)計(jì)-面向架構(gòu)師和設(shè)計(jì)師 |
第九部分: AI大模型輔助架構(gòu)師提高研發(fā)效能 1.大模型AI技術(shù)重塑軟件架構(gòu) 2.大模型AI技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)軟件架構(gòu)的挑戰(zhàn) 3.大模型AI技術(shù)為軟件架構(gòu)帶來(lái)的機(jī)遇和創(chuàng)新 4.AI大模型在軟件開(kāi)發(fā)架構(gòu)設(shè)計(jì)中的作用 5.AI大模型輔助軟件架構(gòu)文檔和視圖 6.AI大模型輔助設(shè)計(jì)高效的軟件架構(gòu) 7.AI大模型輔助設(shè)計(jì)分布式微服務(wù)架構(gòu) 8.AI大模型輔助領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)架構(gòu) 9.AI大模型輔助設(shè)計(jì)高性能，高可用，可擴(kuò)展架構(gòu) 10.AI大模型輔助設(shè)計(jì)靈活性架構(gòu) 11.AI大模型輔助設(shè)架構(gòu)監(jiān)控與治理 12.AI大模型輔助設(shè)架構(gòu)重構(gòu)與演化 13.AI大模型輔助架構(gòu)評(píng)估和改進(jìn)設(shè)計(jì)方案 14.AI大模型在軟件架構(gòu)的應(yīng)用案例分析 |
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第十部分: AI大模型輔助設(shè)計(jì)師提高研發(fā)效能 1.AI大模型 輔助進(jìn)行前端設(shè)計(jì)-基于前端框架設(shè)計(jì) 2.AI大模型 輔助進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì) 3.AI大模型 輔助領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì) 4.AI大模型 輔助靈活性設(shè)計(jì)-設(shè)計(jì)原則與模式 5.AI大模型輔助進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)（概念模型，邏輯模型，物理模型） 6.AI大模型支持UML建模 7.使用AI大模型輔助繪制類(lèi)圖 8.使用AI大模型輔助繪制時(shí)序圖 9.AI大模型 輔助完成設(shè)計(jì)文檔 10.案例分析 |
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| 第4章 AI輔助開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)--面向開(kāi)發(fā)工程師 |
第十二部分:大模型AI輔助編程工具提升開(kāi)發(fā)效率（可以選擇工具） 1.了解人工智能輔助編程工具的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景 1.Github Copilot 2.亞馬遜的 CodeWhisperer 3.智能代碼編輯器Cursor 4.國(guó)產(chǎn)智能編程助手CodeGeeX等 5.百度Comate 6.阿里工具 7.認(rèn)識(shí)實(shí)踐 Copilot Chat 8.GitHub copilot 主要使用場(chǎng)景 9.GitHub Copilot 的實(shí)現(xiàn)原理 10.GitHub Copilot 加持下的軟件生態(tài)改變 11.Copilot 改變傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)的 10 大場(chǎng)景 12.GitHub Copilot 的編程技巧 13.GitHub Copilot 下的測(cè)試優(yōu)化 14.某公司應(yīng)用案例分析 |
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第十三部分: 基于GitHub Copilot輔助開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)案例（可以選擇工具） 1.項(xiàng)目概述 2.需求分析和需求獲取，需求管理 3.GitHub Copilot 主要使用場(chǎng)景 4.認(rèn)識(shí)實(shí)踐 GitHub Copilot 5.上手 Copilot AI輔助編程，編碼與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)探索 6.GitHub Copilot 編程進(jìn)階 7.GitHub Copilot prompt 原理和實(shí)戰(zhàn) 8.GitHub Copilot 編程技巧 9.全面了解Copilot的工作原理，建立AI輔助編程知識(shí)體系 10.實(shí)際操作用Copilot做開(kāi)發(fā)，演練典型研發(fā)工作場(chǎng)景 11.使用Copilot輔助進(jìn)行TDD和單元測(cè)試 12.使用Copilot輔助進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試 13.某公司應(yīng)用案例分析 |
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| 第5章 面向測(cè)試工程師和QA質(zhì)量工程師 |
第十四部分: AI大模型輔助測(cè)試與QA質(zhì)量人員提高效能 1.大模型在測(cè)試階段各種使用場(chǎng)景 2.大模型在軟件質(zhì)量保障中的各種使用場(chǎng)景 3.AI大模型在測(cè)試領(lǐng)域的擅長(zhǎng)和不擅長(zhǎng) 4.AI大模型輔助自動(dòng)生成測(cè)試用例 5.AI大模型輔助自動(dòng)生成測(cè)試數(shù)據(jù) 6.AI大模型輔助測(cè)試的覆蓋率提升 7.AI大模型輔助進(jìn)行性能測(cè)試 8.AI大模型在單元測(cè)試中的應(yīng)用與落地 9.代碼評(píng)審階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 10.單元測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 11.接口測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 12.安全測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 13.探索式測(cè)試和AI大模型的測(cè)試需求啟發(fā) 14.某公司應(yīng)用案例分析 |
| 第6章 面向運(yùn)維和交付工程師 |
第十五部分: AI大模型輔助Devops交付人員提高部署效能 1.DevOps在現(xiàn)代軟件開(kāi)發(fā)中的重要性 2.交付與部署在DevOps中的角色 3.如何使用AI大模型在DevOps環(huán)境中提升工作效率 4.利用AI大模型生成和更新技術(shù)文檔 5.演示如何使用AI大模型整理和總結(jié)操作手冊(cè) 6.使用AI大模型快速查詢(xún)技術(shù)問(wèn)題和解決方案 7.讓AI大模型作為智能助手，提供即時(shí)的技術(shù)支持 8.利用AI大模型輔助編寫(xiě)和調(diào)試自動(dòng)化腳本 9.演示如何通過(guò)AI大模型獲取代碼優(yōu)化的建議 10.演示如何將AI大模型集成到持續(xù)集成與持續(xù)部署（CI/CD）管道中 11.利用AI大模型進(jìn)行自動(dòng)化測(cè)試和部署的故障預(yù)測(cè) 12.實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：分組利用AI大模型解決DevOps中的常見(jiàn)問(wèn)題 13.分享使用AI大模型解決問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)與技巧 |
| 第7章 未來(lái)展望 |
第十六部分:打造超級(jí)軟件工程師—構(gòu)建企業(yè)專(zhuān)屬智能體 1.超級(jí)軟件工程師生產(chǎn)力的構(gòu)成及及具備的能力分析 2.軟件超級(jí)工程師塑造思路和成長(zhǎng)路徑 3.研發(fā)工程師agent構(gòu)建實(shí)踐 4.軟件提示工程場(chǎng)景應(yīng)用與實(shí)踐 5.AI應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)技巧 6.大模型（LLM）在軟件研發(fā)的優(yōu)秀實(shí)踐 7.全球首個(gè)AI軟件工程師Devin問(wèn)世 8.Devin AI軟件工程師的技術(shù)原理是什么？ 9.如何通過(guò)智能體提高研發(fā)效能 10.已有編碼助手的RAG和插件能力介紹 11.使用編碼助手不同場(chǎng)景所需要的上下文 12.把業(yè)務(wù)知識(shí)作為知識(shí)庫(kù) 13.把代碼架構(gòu)知識(shí)作為知識(shí)庫(kù) 14.把常見(jiàn)技術(shù)問(wèn)題FAO作為知識(shí)庫(kù) |
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第十七部分:AIGC的未來(lái)發(fā)展和應(yīng)用前景 1.AI大模型在軟件研發(fā)行業(yè)中的應(yīng)用前景 2.AIGC驅(qū)動(dòng)下的自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)能力進(jìn)階 3.研發(fā)場(chǎng)景Agent構(gòu)建及應(yīng)用 4.如何評(píng)估AI產(chǎn)品應(yīng)用有效性 5.AI大模型目前國(guó)內(nèi)企業(yè)使用的現(xiàn)狀 6.AI大模型與國(guó)產(chǎn)大模型的對(duì)比 7.AI大模型的風(fēng)險(xiǎn)與不確定性應(yīng)對(duì) 8.AI大模型的技術(shù)和專(zhuān)利技術(shù) 9.AI大模型的法律風(fēng)險(xiǎn)（版權(quán)歸屬） 10.AI大模型的哲學(xué)思考 |
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第1章 AI核心思想-面向全員 第一部分: 大模型下的研發(fā)效能提升 1.軟件研發(fā)效能的定義、目標(biāo)及解決的問(wèn)題 2.軟件研發(fā)效能的實(shí)踐框架和實(shí)施策略 3.AI在研發(fā)管理中的價(jià)值 4.AI在研發(fā)效能提升中的實(shí)踐 5.AI對(duì)研發(fā)效能管理的影響 6.AI對(duì)軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域效能實(shí)踐 7.AI對(duì)軟件測(cè)試領(lǐng)域效能實(shí)踐 AI 賦能研發(fā)效能多家研發(fā)中心案例分析 |
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第二部分: 生成式AI（AIGC）的最新進(jìn)展與應(yīng)用 1.大語(yǔ)言模型的基本概念 2.大語(yǔ)言模型的核心原理 3.AIGC的基本概念和主要應(yīng)用領(lǐng)域 4.大模型GPT和AI大模型的關(guān)系 5.大模型的歷史和發(fā)展 6.大模型在日常應(yīng)用領(lǐng)域的實(shí)踐 7.軟件開(kāi)發(fā)領(lǐng)域的各類(lèi)AI工具及應(yīng)用 8.信息安全監(jiān)管和信創(chuàng)化，國(guó)產(chǎn)化要求的大模型應(yīng)用 9.利用公司私有數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)大模型應(yīng)用的三種方式與案例 10.各大廠(chǎng)在效能領(lǐng)域自研AI工具的探索 11.開(kāi)發(fā)適合自己公司的需求、編碼、測(cè)試AI工具的方案 12.多家研發(fā)中心的案例分析 |
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第三部分: 基于Prompt提示詞工程 1.Prompt如何使用 2.Prompt使用進(jìn)階 3.什么是提示與提示工程 4.提示工程的巨大威力：從Let’s think step by step說(shuō)起 5.我們與AI大模型的溝通模型 6. 從人工智能學(xué)科角度看提示工程 7.拆解、標(biāo)準(zhǔn)化、流程化：如何用AI改造工作 8.使用BROKE框架設(shè)計(jì)AI大模型提示 9.背景（Background）：信息傳達(dá)與角色設(shè)計(jì) 10.角色（Role）：AI助手的角色扮演游戲 11.目標(biāo)與關(guān)鍵結(jié)果（Object&Key Results）：給AI大模型“打績(jī)效” 12.改進(jìn)（Evolve）：進(jìn)行試驗(yàn)與調(diào)整 13.從認(rèn)知心理學(xué)角度看BROKE框架的設(shè)計(jì) 14.Prompt案例分析 |
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第四部分: 使用AI大模型輔助生成軟件開(kāi)發(fā)中的各種文檔 1.使用AI大模型生成文檔模板與內(nèi)容 2.案例：使用AI大模型輔助生成需求文檔草稿 3.與AI大模型對(duì)話(huà)的文本語(yǔ)言——Markdown 4.案例：生成Markdown格式需求文檔 5.將Markdown格式文檔轉(zhuǎn)換為Word 6.將Markdown格式文檔轉(zhuǎn)換為PDF文檔 7.思維導(dǎo)圖在產(chǎn)品管理中的作用 8.產(chǎn)品經(jīng)理與思維導(dǎo)圖 9.使用AI大模型繪制思維導(dǎo)圖 10.使用AI大模型制作圖表 11.魚(yú)骨圖在產(chǎn)品管理中的應(yīng)用 12.使用AI大模型輔助繪制魚(yú)骨圖 13.案例：在線(xiàn)教育產(chǎn)品模塊結(jié)構(gòu)分析 14.某公司應(yīng)用案例分析 |
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第2章 AI輔助產(chǎn)品設(shè)計(jì)-面向產(chǎn)品經(jīng)理和BA業(yè)務(wù)分析 第五部分: AI與AI產(chǎn)品經(jīng)理 1.深入理解AI和AI產(chǎn)品 2.深入理解AI產(chǎn)品 3.AI產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化和標(biāo)準(zhǔn)化 4.AI產(chǎn)品落地的價(jià)值與難題 5.怎樣成為優(yōu)秀的AI產(chǎn)品經(jīng)理 6.AI產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)規(guī)劃 7.AI產(chǎn)品經(jīng)理的知識(shí)體系 8.所有應(yīng)用都值得被大模型重構(gòu)一遍！-百度李彥宏 9.AI 2.0徹底改變社會(huì):所有應(yīng)用都可以被重寫(xiě)一次--李開(kāi)復(fù) 10.微軟發(fā)布全新AI PC,有哪些啟發(fā) 11.蘋(píng)果(AAPL.US)WWDC發(fā)布Apple Intelligence 有什么啟發(fā) 12.蘋(píng)果 pad math notes的AI應(yīng)用分析 |
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第六部分: AI大模型輔助競(jìng)品分析與市場(chǎng)調(diào)研 1.AI大模型在競(jìng)品分析中的應(yīng)用 2.使用AI大模型進(jìn)行在線(xiàn)商業(yè)學(xué)習(xí)平臺(tái)競(jìng)品分析 3.使用AI大模型輔助制作競(jìng)爭(zhēng)分析矩陣 4.案例：使用AI大模型制作在線(xiàn)商業(yè)學(xué)習(xí) 5.使用AI大模型輔助進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研與用戶(hù)洞察 6.案例：使用AI大模型輔助設(shè)計(jì)用戶(hù)調(diào)查問(wèn)卷 7.使用AI大模型輔助創(chuàng)建用戶(hù)畫(huà)像 8. 案例：使用AI大模型輔助智能旅游App 9.用戶(hù)畫(huà)像-產(chǎn)品定位與差異化策略 10.使用AI大模型輔助產(chǎn)品定位與差異化 |
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第七部分: AI大模型輔助產(chǎn)品需求管理 1.使用AI大模型輔助收集產(chǎn)品需求 2.AI大模型匯總問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果使用圖表 3.使用AI大模型輔助制作產(chǎn)品需求矩陣 4.案例：使用AI大模型制作社交媒體應(yīng)用 5.使用AI大模型輔助制作產(chǎn)品路線(xiàn)圖 6.案例：使用AI大模型制作移動(dòng)社交App產(chǎn)品路線(xiàn)圖 7.案例：使用AI大模型制作移動(dòng)社交App 8.AI大模型輔助產(chǎn)品規(guī)劃 9.案例：使用AI大模型輔助旅游網(wǎng)站進(jìn)行 |
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第八部分: AI大模型輔助用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)和輔助產(chǎn)品原型設(shè)計(jì) 1.AI大模型在用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì) 2. 利用AI大模型進(jìn)行用戶(hù)研究和用戶(hù)畫(huà)像分析 3. 案例：使用AI大模型輔助進(jìn)行用戶(hù)研究 4.案例：使用AI大模型輔助進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像分析 5. AI大模型在界面設(shè)計(jì)和交互設(shè)計(jì)中的應(yīng)用 6. 案例：使用AI大模型輔助內(nèi)容創(chuàng)作與分享平臺(tái)用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì) 7. 使用AI大模型輔助原型設(shè)計(jì) 8. 使用AI大模型輔助制作移動(dòng)應(yīng)用原型 9.案例：使用AI大模型輔助制作App原型 10.使用AI大模型輔助制作桌面應(yīng)用原型 11.案例：使用AI大模型輔助制作項(xiàng)目原型 12.AI大模型輔助產(chǎn)品創(chuàng)新與演進(jìn) 13.案例分析 |
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第3章 AI輔助架構(gòu)與設(shè)計(jì)-面向架構(gòu)師和設(shè)計(jì)師 第九部分: AI大模型輔助架構(gòu)師提高研發(fā)效能 1.大模型AI技術(shù)重塑軟件架構(gòu) 2.大模型AI技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)軟件架構(gòu)的挑戰(zhàn) 3.大模型AI技術(shù)為軟件架構(gòu)帶來(lái)的機(jī)遇和創(chuàng)新 4.AI大模型在軟件開(kāi)發(fā)架構(gòu)設(shè)計(jì)中的作用 5.AI大模型輔助軟件架構(gòu)文檔和視圖 6.AI大模型輔助設(shè)計(jì)高效的軟件架構(gòu) 7.AI大模型輔助設(shè)計(jì)分布式微服務(wù)架構(gòu) 8.AI大模型輔助領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)架構(gòu) 9.AI大模型輔助設(shè)計(jì)高性能，高可用，可擴(kuò)展架構(gòu) 10.AI大模型輔助設(shè)計(jì)靈活性架構(gòu) 11.AI大模型輔助設(shè)架構(gòu)監(jiān)控與治理 12.AI大模型輔助設(shè)架構(gòu)重構(gòu)與演化 13.AI大模型輔助架構(gòu)評(píng)估和改進(jìn)設(shè)計(jì)方案 14.AI大模型在軟件架構(gòu)的應(yīng)用案例分析 |
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第十部分: AI大模型輔助設(shè)計(jì)師提高研發(fā)效能 1.AI大模型 輔助進(jìn)行前端設(shè)計(jì)-基于前端框架設(shè)計(jì) 2.AI大模型 輔助進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì) 3.AI大模型 輔助領(lǐng)域驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì) 4.AI大模型 輔助靈活性設(shè)計(jì)-設(shè)計(jì)原則與模式 5.AI大模型輔助進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)（概念模型，邏輯模型，物理模型） 6.AI大模型支持UML建模 7.使用AI大模型輔助繪制類(lèi)圖 8.使用AI大模型輔助繪制時(shí)序圖 9.AI大模型 輔助完成設(shè)計(jì)文檔 10.案例分析 |
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第4章 AI輔助開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)--面向開(kāi)發(fā)工程師 第十二部分:大模型AI輔助編程工具提升開(kāi)發(fā)效率（可以選擇工具） 1.了解人工智能輔助編程工具的基本原理和應(yīng)用場(chǎng)景 1.Github Copilot 2.亞馬遜的 CodeWhisperer 3.智能代碼編輯器Cursor 4.國(guó)產(chǎn)智能編程助手CodeGeeX等 5.百度Comate 6.阿里工具 7.認(rèn)識(shí)實(shí)踐 Copilot Chat 8.GitHub copilot 主要使用場(chǎng)景 9.GitHub Copilot 的實(shí)現(xiàn)原理 10.GitHub Copilot 加持下的軟件生態(tài)改變 11.Copilot 改變傳統(tǒng)開(kāi)發(fā)的 10 大場(chǎng)景 12.GitHub Copilot 的編程技巧 13.GitHub Copilot 下的測(cè)試優(yōu)化 14.某公司應(yīng)用案例分析 |
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第十三部分: 基于GitHub Copilot輔助開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)案例（可以選擇工具） 1.項(xiàng)目概述 2.需求分析和需求獲取，需求管理 3.GitHub Copilot 主要使用場(chǎng)景 4.認(rèn)識(shí)實(shí)踐 GitHub Copilot 5.上手 Copilot AI輔助編程，編碼與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)探索 6.GitHub Copilot 編程進(jìn)階 7.GitHub Copilot prompt 原理和實(shí)戰(zhàn) 8.GitHub Copilot 編程技巧 9.全面了解Copilot的工作原理，建立AI輔助編程知識(shí)體系 10.實(shí)際操作用Copilot做開(kāi)發(fā)，演練典型研發(fā)工作場(chǎng)景 11.使用Copilot輔助進(jìn)行TDD和單元測(cè)試 12.使用Copilot輔助進(jìn)行系統(tǒng)測(cè)試 13.某公司應(yīng)用案例分析 |
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第5章 面向測(cè)試工程師和QA質(zhì)量工程師 第十四部分: AI大模型輔助測(cè)試與QA質(zhì)量人員提高效能 1.大模型在測(cè)試階段各種使用場(chǎng)景 2.大模型在軟件質(zhì)量保障中的各種使用場(chǎng)景 3.AI大模型在測(cè)試領(lǐng)域的擅長(zhǎng)和不擅長(zhǎng) 4.AI大模型輔助自動(dòng)生成測(cè)試用例 5.AI大模型輔助自動(dòng)生成測(cè)試數(shù)據(jù) 6.AI大模型輔助測(cè)試的覆蓋率提升 7.AI大模型輔助進(jìn)行性能測(cè)試 8.AI大模型在單元測(cè)試中的應(yīng)用與落地 9.代碼評(píng)審階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 10.單元測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 11.接口測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 12.安全測(cè)試階段AIGC的應(yīng)用場(chǎng)景與案例 13.探索式測(cè)試和AI大模型的測(cè)試需求啟發(fā) 14.某公司應(yīng)用案例分析 |
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第6章 面向運(yùn)維和交付工程師 第十五部分: AI大模型輔助Devops交付人員提高部署效能 1.DevOps在現(xiàn)代軟件開(kāi)發(fā)中的重要性 2.交付與部署在DevOps中的角色 3.如何使用AI大模型在DevOps環(huán)境中提升工作效率 4.利用AI大模型生成和更新技術(shù)文檔 5.演示如何使用AI大模型整理和總結(jié)操作手冊(cè) 6.使用AI大模型快速查詢(xún)技術(shù)問(wèn)題和解決方案 7.讓AI大模型作為智能助手，提供即時(shí)的技術(shù)支持 8.利用AI大模型輔助編寫(xiě)和調(diào)試自動(dòng)化腳本 9.演示如何通過(guò)AI大模型獲取代碼優(yōu)化的建議 10.演示如何將AI大模型集成到持續(xù)集成與持續(xù)部署（CI/CD）管道中 11.利用AI大模型進(jìn)行自動(dòng)化測(cè)試和部署的故障預(yù)測(cè) 12.實(shí)戰(zhàn)練習(xí)：分組利用AI大模型解決DevOps中的常見(jiàn)問(wèn)題 13.分享使用AI大模型解決問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)與技巧 |
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第7章 未來(lái)展望 第十六部分:打造超級(jí)軟件工程師—構(gòu)建企業(yè)專(zhuān)屬智能體 1.超級(jí)軟件工程師生產(chǎn)力的構(gòu)成及及具備的能力分析 2.軟件超級(jí)工程師塑造思路和成長(zhǎng)路徑 3.研發(fā)工程師agent構(gòu)建實(shí)踐 4.軟件提示工程場(chǎng)景應(yīng)用與實(shí)踐 5.AI應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)技巧 6.大模型（LLM）在軟件研發(fā)的優(yōu)秀實(shí)踐 7.全球首個(gè)AI軟件工程師Devin問(wèn)世 8.Devin AI軟件工程師的技術(shù)原理是什么？ 9.如何通過(guò)智能體提高研發(fā)效能 10.已有編碼助手的RAG和插件能力介紹 11.使用編碼助手不同場(chǎng)景所需要的上下文 12.把業(yè)務(wù)知識(shí)作為知識(shí)庫(kù) 13.把代碼架構(gòu)知識(shí)作為知識(shí)庫(kù) 14.把常見(jiàn)技術(shù)問(wèn)題FAO作為知識(shí)庫(kù) |
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第十七部分:AIGC的未來(lái)發(fā)展和應(yīng)用前景 1.AI大模型在軟件研發(fā)行業(yè)中的應(yīng)用前景 2.AIGC驅(qū)動(dòng)下的自動(dòng)化測(cè)試技術(shù)能力進(jìn)階 3.研發(fā)場(chǎng)景Agent構(gòu)建及應(yīng)用 4.如何評(píng)估AI產(chǎn)品應(yīng)用有效性 5.AI大模型目前國(guó)內(nèi)企業(yè)使用的現(xiàn)狀 6.AI大模型與國(guó)產(chǎn)大模型的對(duì)比 7.AI大模型的風(fēng)險(xiǎn)與不確定性應(yīng)對(duì) 8.AI大模型的技術(shù)和專(zhuān)利技術(shù) 9.AI大模型的法律風(fēng)險(xiǎn)（版權(quán)歸屬） 10.AI大模型的哲學(xué)思考 |
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