AI赋能代码编写课程
AI赋能代码编写课程
课程背景
在人工智能技术迅猛发展的今天，AI编程工具正在深刻改变软件开发的范式，从代码生成、自动化测试到架构设计、故障排查，AI正成为开发者提升效率与代码质量的核心伙伴。然而，要充分发挥AI编程的潜力，开发者不仅需要熟练使用工具，更需要掌握系统化的工程思维和最佳实践，以确保生成的代码可靠、可维护且安全。本课程旨在弥合这一鸿沟，为开发者提供一套将AI深度融入软件开发全生命周期的实战方法论。
课程介绍
本课程是一门为期三天、高强度、实战导向的AI辅助编程工作坊，采用理论讲解+实操练习+案例研讨的沉浸式教学模式，系统覆盖AI编程全流程核心能力。课程从AI编程能力全景认知切入，深入讲解提示词工程、代码基础认知、任务分解等核心要领，并重点展开AI编写代码、SQL、脚本及自动化测试的实战训练。在此基础上，课程进一步拓展AI在前后端架构设计、代码重构、故障排查、旧代码理解与优化等高级场景中的应用。通过大量分组练习与真实案例演练，学员将学习如何通过精准的上下文管理和任务设计，指挥AI高效、高质量地完成复杂开发任务，实现从会用AI到善用AI的能力跃升，最终将AI编程从辅助工具升级为个人与团队的核心生产力。
目标受众
1. 开发工程师：希望掌握AI代码编写的技巧、以及AI代码调试、AI脚本生成、AI性能调优等诸多方面。
2. 技术负责人、架构师或团队主管：希望系统了解并引入AI编程提升团队效能。
预期收获
完成本课程后，学员将能够系统地运用AI工具贯穿软件开发的各个关键环节。具体包括：掌握高效提示词撰写与上下文管理技巧，独立指挥AI完成功能模块、SQL及各类脚本的编写与调试；运用AI生成和管理分层自动化测试，保障代码质量；利用AI进行前后端架构设计，提升系统可扩展性；掌握使用AI对遗留代码进行理解、重构、安全加固及性能调优的方法；最终，建立一套将AI深度融入日常编码、测试、设计及运维的标准化工作流，实现开发效率与代码质量的跨越式提升。
课程时间
3天（可定制化）。
课程大纲
第一天
1. 讲师介绍
2. AI编程的能力介绍
| AI编写代码 |
| AI解读代码 |
| AI理解代码 |
| AI代码评审 |
| AI生成注释 |
| AI自动化测试 |
| AI生成SQL |
| AI生成脚本 |
| AI提升代码安全性 |
| AI架构设计 |
| AI代码迁移 |
| AI代码补全 |
| AI故障排错 |
3. AI编程基础要领
提示词要领
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AI编写代码前需要掌握的基础知识
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AI编写代码时的任务分解
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4. AI编写代码
AI编写代码
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AI编写SQL
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AI编写脚本
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5. AI自动化测试
自动化测试概述
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| 自动化测试的FIRST原则 |
用AI生成自动化测试脚本
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| 单独运行自动化测试脚本 |
| AI维护管理自动化测试代码（分层分组等） |
| 结合CI自动化测试，确保质量 |
工作代码修改的时候，AI修改测试代码
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第二天
6. AI架构设计
AI生成后端架构
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AI生成前端架构
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第三天
7. AI重构代码与排错、补全
| 代码坏味道 |
| 代码重构 |
| AI代码重构（防止问题蔓延） |
AI代码补全，完善代码逻辑
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AI代码排错，排除潜在Bug
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| AI性能调优（潜在性能问题排查） |
AI代码安全升级
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8. AI理解旧代码
| 旧代码的注释生成 |
| 旧代码的重构（参考之前的重构部分的内容） |
| 旧代码的优化和重构 |
| 旧代码重构前要用自动化测试进行代码保护 |
| 练习：用AI理解旧代码和旧代码重构 |
9. 基于AI的问题排查
| 代码的突然间性能压力问题的排查方法 |
| 代码问题隔离和日志记录及日志分析 |
| 练习：代码性能问题排查和解决 |
10. 总结和QA
讲师介绍
Stephen老师， 可视化需求分析体系创始人、全栈工程师、产品创新教练、AI深度研究者，中国信息通信研究院铸基计划-TISC企业级平台工程专项推进委员会专家委员。以深厚的IT技术为基础，对AI大模型类的应用有深入的研究和相关成果；授课及咨询经验10年以上；立足于AI技术与软件工程深度融合，研发AI辅助需求分析系统，打造可视化需求分析体系并拥有独立知识产权，精通AI需求、AI编程、AI 测试、AI基础等前沿课程的授课与研发。
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