课程：AI Spec Coding工程化实践

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AI Spec Coding工程化实践

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Simon老师
2005年微软认证的技术专家，新能源集团外聘咨询顾问。

时间地点：北京、上海、深圳根据报名开班

课程费用：4500元/人

报公开课		要内训

企业内训：可以根据企业需求,定制内训,详见内训学习手册

认证方式：
培训前了解能力模型。
培训后进行能力评测：

在线考试

能力分析，给出学习建议

合格者颁发证书，作为职业技能资格证明

课程简介：

本课程是一门聚焦AI智能开发全流程工程化的实战型课程，围绕Vibe Coding与Spec Coding(SDD)展开。课程打破传统开发模式，系统讲解AI智能开发的任务流设计、工具选型与部署、需求转化、架构建模、数据治理、自动化开发及测试质量保证等关键内容，融合理论讲解与动手实践，帮助学习者掌握Prompt、Context、Skill三大核心能力，熟练运用AI工具完成从需求构想到系统落地的全流程开发，同时掌握人机高效协作技巧，解决AI开发中的实际痛点，实现AI开发的自动化、规范化与高质量交付。

培训目标：

能够独立完成AI智能开发任务流设计与提示词优化，熟练部署并运用AI开发工具链开展工作。
能够运用AI工具完成AI智能化需求分析、原型生成及需求规格文档编制，确保需求的完整性与一致性。
能够借助AI完成系统架构设计、数据建模、代码生成及调试，实现架构方案的评审与优化。
能够利用AI生成各类测试用例、执行自动化测试，排查测试异常，实现代码重构与质量提升。
能够通过优化人机对话方式，提升AI开发效率，解决AI开发过程中的实际问题，实现人机协同落地项目。
建立AI智能开发的工程化思维，养成规范化、流程化的开发习惯。
培养问题解决能力与创新思维，能结合实际场景优化AI开发流程。
提升人机协作素养，学会合理借助AI工具提升开发效率与质量。

培训对象：

具备基础软件工程知识、有一定开发经验的软件工程师、开发人员，希望借助AI工具提升开发效率与能力。
从事需求分析、架构设计、测试工作的技术人员，希望学习AI在需求、架构、测试全流程的应用方法。
企业技术管理者、技术团队负责人，希望了解AI智能开发工程化流程，推动团队引入AI开发模式。
对AI智能开发感兴趣，具备一定技术基础，希望系统掌握AI开发全流程实践方法的学习者。

学员基础：

具备基本开发经验。

课程安排：2天（内容较多，根据学员需求重点讲解知识点）

主题	课程安排
单元1：AI智能体工具与AI智能化需求分析
一、AI智能开发与工程化任务流设计	1.传统开发、Vibe Coding与Spec Coding(SDD)机制对比 2.AI智能开发三剑客：Prompt、Context与Skill 3.软件工程Skill与任务流分解萃取 4.软件工程任务流执行与上下文记忆 5.AI智能开发任务转化为提示词与优化工具 6.AI输出结果范围扩大与温度值调整 7.AI智能开发任务执行自动化与半自动化 8.动手实践：完成AI智能开发的任务流与提示词实践
二、AI智能开发工具决策与工具部署	1.AI智能开发工具对比、决策与选择 2.环境准备：安装配置AI智能开发工具链 3.LLM API配置：全量LLM与本地蒸馏模型 4.工作流配置：设置AI工具协同工作环境 5.快速使用AI工具实践与理解AI工具工作机制 6.AI智能开发中提示词表达与模板化 7.复盘讨论：分析第一次AI协作的得失
三、AI智能开发从构想到详细需求的实践	1.AI智能需求分析任务流构建：面向结构、面向对象与面向故事 2.AI智能需求分析任务自动化与半自动化 3.特殊领域知识库与企业级本地安全RAG搭建 4.AI智能化功能需求层次化、矩阵化与可追踪性 5.AI智能化非功能需求分解与Google ACC分析法 6.AI智能化原型生成与动态调整 7.人类验证AI智能化需求规格：完整性和一致性 8.需求基线：建立版本化的需求规格文档 9.动手实践：AI智能化需求分析实践演练
单元2：AI智能化架构设计与开发实践
一、AI智能开发从需求到系统架构设计实践	1.AI智能架构设计任务流构建与架构设计视图方案 2.AI智能化逐设计视图设计与智能化UML建模 3.AI智能化设计结果输出语言：PlantUML与Mermaid格式语言 4.AI智能化设计结果编辑调整：Drawio工具与VSCODE工具 5.AI智能架构风格决策与人类架构评估决策 6.AI智能化模块拆分设计与领域驱动设计思维 7.AI推荐适合的技术栈并给出决策理由 8.人类最终架构评审AI智能化架构设计方案 9.动手实践：AI智能化架构设计实践演练
二、AI智能化数据库架构设计与数据治理策略	1.AI智能化从功能性需求规格到数据建模 2.AI智能化从非功能性需求规格到数据架构优化 3.AI智能化数据架构的质量约束：安全性与性能 4.AI智能化数据架构的规范约束：行业规范与国家规范 5.AI智能化系统数据库脚本与创建数据库模型 6.评估AI智能化数据模型：深度、广度与信度 7.AI智能化数据治理方案与版本管理 8.动手实践：AI智能化数据架构实践演练
三、开发任务流AI自动化执行	1.AI智能化拆解架构到开发任务流 2.AI智能化执行开发任务流与智能化递归调试 3.对比不同AI智能体工具生成的差异性 4.AI智能化代码与CICD持续集成构建 5.基于虚拟化的部署与业务验证 6.人工干预AI智能化编程与AI智能化问题解决 7.人工评审AI智能化代码与代码评审角色能力 8.动手实践：AI智能化代码实践演练
单元3：AI智能化测试方案与质量保证
一、AI智能化单元测试与重构实践	1.AI智能化代码与AI智能化单元测试 2.AI基于需求规格BDD自动化单元测试脚本 3.AI基于单元脚本智能化源代码生成 4.AI分析单元测试执行时错误和异常 5.AI合理应用设计模式和最佳实践 6.AI实现健壮的错误处理机制 7.AI自动化添加结构化日志记录 8.动手实践：AI智能化单元测试实践演练
二、AI智能化测试用例与自动化测试	1.测试金字塔与AI分层测试用例自动化生成 2.AI基于功能性需求自动化生成功能测试用例 3.AI基于质量性需求自动化生成质量测试用例 4.AI基于架构方案自动化生成接口集成测试用例 5.AI基于需求变更自动调整测试用例方案 6.AI基于业务场景自动化生成验收测试用例 7.测试用例方案评审与版本管理 8.动手实践：AI智能化测试方案实践演练
三、AI人机对话优化与调整	1.精准表达：学习向AI表达需求的技巧 2.上下文维护：在多轮对话中保持需求一致性 3.纠正策略：当AI偏离方向时的纠正方法 4.渐进细化：从模糊需求到精确实现的对话路径 5.实践任务：通过对话调整生成的UI界面 6.对话分析：回顾和优化与AI的对话效率 7.最佳实践：总结高效人机协作模式