课程: AI赋能软件开发全流程实战培训

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AI赋能软件开发全流程实战培训

——从需求到运维的智能化转型

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俎老师
AI+软件工程/系统工程专家。

时间地点：北京、上海、深圳根据报名开班

课程费用：6000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：

本课程围绕软件研发全生命周期，系统讲解AI技术在需求分析、架构设计、编码开发、测试质量、交付运维及安全合规等核心环节的落地应用。课程采用"理论讲解+工具实操+真实案例"三位一体的教学模式，帮助学员全面掌握AI辅助研发的方法论与工具链，切实提升研发效率与产品质量。
课程内容覆盖从需求阶段的智能需求拆解，到架构阶段的AI辅助设计，再到编码阶段的智能代码生成与审查，测试阶段的智能化用例生成与缺陷分析，以及交付运维阶段的AI赋能与安全合规闭环，形成完整的AI研发全流程能力体系。课程注重实战落地，每个模块均配备工具实操环节，确保学员学以致用。

培训目标：

通过本课程的系统学习与实战演练，学员将达成以下目标：

理解 AI 在软件研发全流程中的应用场景、价值边界与落地路径
掌握需求与方案阶段 AI 工具的使用方法，能够独立完成智能需求分析与方案生成
掌握 AI 辅助架构设计与技术方案输出的方法论，能够运用 AI 完成系统架构设计
熟练运用 AI 编码助手进行代码生成、重构、审查与调试，提升编码效率
掌握 AI 智能化测试与质量管控方法，能够构建智能化测试体系
掌握 AI 赋能交付运维的核心技术，包括智能监控、异常检测与故障自愈
建立 AI 研发全流程安全合规意识，掌握 AI 代码安全审计与合规检查方法
具备在企业中规划和落地 AI 研发效能体系的综合能力

培训对象：

软件研发团队负责人、技术经理、研发总监
系统架构师、技术专家
需求分析师、产品经理
软件开发工程师（前端、后端、全栈）
测试工程师、质量保障工程师
DevOps 工程师、运维工程师、 SRE
关注 AI 赋能研发转型的技术管理者

学员基础：

了解 AI / 大模型的基本概念（如训练与推理、提示词、 RAG 、微调）
具备软件项目经验，理解基本的系统架构与开发流程
了解基础网络安全概念（如认证授权、加密传输）更佳，但不作硬性要求

课程安排：本课程共计5天，每天聚焦一个核心模块，采用"理论讲解+工具实操+案例研讨"的方式推进。具体安排如下：

主题	课程安排
AI时代软件工程师需要了解的AI 基础知识和基本原理	AI时代软件开发的变革 AI时代软件开发过程模式：SDD规格驱动的开发软件全周期AI赋能概览：需求、架构、开发、测试、部署、运维各个阶段的在AI赋能基础上的工作方式改变与效能提升。大模型技术原理： • 大模型原理，token解读、Transformer、提示词工程 • 上下文、思维链、记忆大模型推理与规划原理 • 世界感知、多模态、视频、图片、语音生成原理。基于AI Harness 工程的软件架构概览： • Agent智能体、记忆系统、RAG知识库、 • Tool调用、MCP统一接口、 • 多Agent协同与安全隔离
需求与方案阶段AI赋能实战（第1天）	案例研讨：某项目AI需求分析平台落地实践 AI赋能需求分析与方案设计实践指南（结合贯穿示例讲解） • AI在需求工程中的应用全景与价值分析 • AI辅助需求获取：用户访谈智能整理、需求点自动提取 • AI驱动的需求分析：用户故事生成、需求拆解与优先级排序 • AI辅助需求规格说明书（SRS）自动生成与质量校验 • AI驱动的竞品分析与技术选型建议 • 需求阶段AI输出的质量校验与人工审核要点分组演练：基于真实业务场景完成AI辅助需求分析
架构设计与技术方案AI实战（第2天）	案例研讨：某企业AI辅助架构设计实践与经验分享 AI辅助系统架构设计的最佳实践指南 • AI生成架构图：系统架构图、部署架构图、数据流图的智能生成 • AI辅助技术选型：基于业务场景的技术栈推荐与对比分析 • AI辅助接口设计：接口的智能设计与文档生成 • AI辅助数据模型设计：数据表结构设计与ER图生成 • AI驱动的架构评估：性能、可扩展性、安全性的智能评估与风险识别分组演练：基于贯穿案例完成AI辅助架构设计
AI辅助编码开发与工程化落地实战（第3天）	案例研讨：AI辅助软件开发实践与经验分享实践指南：AI辅助软件开发 • AI编码助手工具全景：ClaudeCode，Codex，Trae，Qoder等 • AI辅助代码生成：从需求到代码的智能生成与多语言支持 • AI驱动的代码重构：代码结构优化、设计模式应用与性能优化 • AI辅助代码审查：智能Code Review、缺陷检测与代码规范检查 • AI辅助单元测试生成：测试用例自动生成与覆盖率提升 • AI辅助调试与问题定位：错误日志智能分析与根因推荐 • AI编码的工程化规范：Prompt工程、代码质量门禁与团队协作模式分组实战：基于真实项目代码完成AI辅助开发全流程演练
AI智能化测试与质量管控实战（第4天）	案例介绍：AI智能化软件测试与质量管控落地实践实践指南：AI赋能软件测试与质量管控 • AI在软件测试中的应用全景与发展趋势 • AI辅助测试用例生成：基于需求的用例自动生成、边界值与异常场景智能覆盖 • AI驱动的测试设计：等价类划分、因果图法的智能化应用 • AI辅助自动化测试：测试脚本自动生成、元素智能定位与自愈机制 • AI驱动的智能回归测试：基于代码变更的回归用例智能选择 • AI辅助缺陷分析：缺陷自动分类、根因分析与缺陷预测 • AI质量度量与风险预测：质量指标智能分析与发布风险评估分组实战：基于真实项目AI辅助软件测试与质量管控演练
交付运维AI赋能与AI安全合规闭环（第5天）	案例介绍：AI交付运维与安全合规实践实践指南：AI赋能交付运维 • AI赋能DevOps与持续交付：CI/CD流水线智能优化 • AI辅助部署文档、运维文档编写 • AI辅助运维监控：日志智能分析、指标异常检测与告警降噪 • AI驱动的故障根因分析：调用链智能分析与故障定位 • AIOps智能运维：故障自愈、容量规划与性能优化 • AI辅助文档生成：运维手册、故障复盘报告的智能生成 • AI赋能知识管理：运维知识库智能构建与问答系统分组实战：基于真实项目AI赋能交付运维与安全合规实践指南：AI安全合规闭环与总结 • AI研发全流程安全合规框架与治理体系 • AI生成代码的安全审计：漏洞检测、敏感信息识别与代码溯源 • AI辅助安全测试：渗透测试用例生成、安全漏洞智能扫描 • 数据隐私与AI使用边界：训练数据合规、输出数据脱敏 • AI模型与工具的供应链安全：第三方AI工具的安全评估分组练习：AI辅助安全合规检查 • 实操：搭建AI代码安全审计与合规检查流程 • 实操2：AI辅助渗透测试与漏洞扫描
培训总结	研讨企业AI研发体系落地路线图与实施建议课程总结与答疑：AI研发转型的挑战与机遇

授课方式：

本课程采用真实企业案例，通过案例剖析与研讨，帮助学员理解AI赋能研发的落地路径与实践经验，确保理论与实践相结合，具体如下：

授课方式	占比	具体内容
结合案例讲解实践方法	50%	系统讲解 AI 赋能研发的方法论、工具原理与最佳实践，构建完整知识体系和工作指南。
实战练习	30%	学员现场使用主流 AI 工具完成实战任务，讲师全程指导与答疑
案例研讨	15%	真实企业案例深度剖析，分组讨论与经验分享，碰撞落地思路
答疑互动	5%	现场答疑、经验交流与个性化问题解答