课程简介
随着大型AI模型性能的爆炸式提升，AI辅助编程工具真正从根本上改变了开发者的生产力，并对开发工作整个生命周期产生了深远的影响，这种影响不仅仅体现在开发编码效率的提升，更体现在对团队产研工作流程、开发思路、编码方式的重塑上。而在众多AI辅助编程工具中，微软GitHub Copilot凭借其与主流开发工具的深度整合和强大的性能成为众多产研团队引入的首选。
目标收益
AI在研发管理中的价值
AI在研发效能提升中的实践
AI对研发效能管理的影响
生成式AI(AIGC)的最新进展与应用;
AIGC及其应用领域;
大模型在软件研发全生命居期中的应用场景与案例;
AIGC驱动下的自动化测试技术能力进阶
AI辅助编程工具
利用 智能编程助手提高编程效率和准确性
七大实战项目：探索智能编程助手的最佳实践
探索 智能编程助手的未来发展与实验功能
研发场景Agent构建及应用
如何评估AI产品应用有效性
培训对象
课程大纲
| 第1章 AI核心思想-面向全员 |
第一部分: 大模型下的研发效能提升 1.软件研发效能的定义、目标及解决的问题 2.软件研发效能的实践框架和实施策略 3.AI在研发管理中的价值 4.AI在研发效能提升中的实践 5.AI对研发效能管理的影响 6.AI对软件开发领域效能实践 7.AI对软件测试领域效能实践 AI 赋能研发效能多家研发中心案例分析 |
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第二部分: 生成式AI（AIGC）的最新进展与应用 1.大语言模型的基本概念 2.大语言模型的核心原理 3.AIGC的基本概念和主要应用领域 4.大模型GPT和AI大模型的关系 5.大模型的历史和发展 6.大模型在日常应用领域的实践 7.软件开发领域的各类AI工具及应用 8.信息安全监管和信创化，国产化要求的大模型应用 9.利用公司私有数据开发大模型应用的三种方式与案例 10.各大厂在效能领域自研AI工具的探索 11.开发适合自己公司的需求、编码、测试AI工具的方案 12.多家研发中心的案例分析 |
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第三部分: 基于Prompt提示词工程 1.Prompt如何使用 2.Prompt使用进阶 3.什么是提示与提示工程 4.提示工程的巨大威力：从Let’s think step by step说起 5.我们与AI大模型的沟通模型 6. 从人工智能学科角度看提示工程 7.拆解、标准化、流程化：如何用AI改造工作 8.使用BROKE框架设计AI大模型提示 9.背景（Background）：信息传达与角色设计 10.角色（Role）：AI助手的角色扮演游戏 11.目标与关键结果（Object&Key Results）：给AI大模型“打绩效” 12.改进（Evolve）：进行试验与调整 13.从认知心理学角度看BROKE框架的设计 14.Prompt案例分析 |
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第四部分: 使用AI大模型辅助生成软件开发中的各种文档 1.使用AI大模型生成文档模板与内容 2.案例：使用AI大模型辅助生成需求文档草稿 3.与AI大模型对话的文本语言——Markdown 4.案例：生成Markdown格式需求文档 5.将Markdown格式文档转换为Word 6.将Markdown格式文档转换为PDF文档 7.思维导图在产品管理中的作用 8.产品经理与思维导图 9.使用AI大模型绘制思维导图 10.使用AI大模型制作图表 11.鱼骨图在产品管理中的应用 12.使用AI大模型辅助绘制鱼骨图 13.案例：在线教育产品模块结构分析 14.某公司应用案例分析 |
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| 第2章 AI辅助产品设计-面向产品经理和BA业务分析 |
第五部分: AI与AI产品经理 1.深入理解AI和AI产品 2.深入理解AI产品 3.AI产品产业化和标准化 4.AI产品落地的价值与难题 5.怎样成为优秀的AI产品经理 6.AI产品经理的职业规划 7.AI产品经理的知识体系 8.所有应用都值得被大模型重构一遍！-百度李彦宏 9.AI 2.0彻底改变社会:所有应用都可以被重写一次--李开复 10.微软发布全新AI PC,有哪些启发 11.苹果(AAPL.US)WWDC发布Apple Intelligence 有什么启发 12.苹果 pad math notes的AI应用分析 |
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第六部分: AI大模型辅助竞品分析与市场调研 1.AI大模型在竞品分析中的应用 2.使用AI大模型进行在线商业学习平台竞品分析 3.使用AI大模型辅助制作竞争分析矩阵 4.案例：使用AI大模型制作在线商业学习 5.使用AI大模型辅助进行市场调研与用户洞察 6.案例：使用AI大模型辅助设计用户调查问卷 7.使用AI大模型辅助创建用户画像 8. 案例：使用AI大模型辅助智能旅游App 9.用户画像-产品定位与差异化策略 10.使用AI大模型辅助产品定位与差异化 |
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第七部分: AI大模型辅助产品需求管理 1.使用AI大模型辅助收集产品需求 2.AI大模型汇总问卷调查结果使用图表 3.使用AI大模型辅助制作产品需求矩阵 4.案例：使用AI大模型制作社交媒体应用 5.使用AI大模型辅助制作产品路线图 6.案例：使用AI大模型制作移动社交App产品路线图 7.案例：使用AI大模型制作移动社交App 8.AI大模型辅助产品规划 9.案例：使用AI大模型辅助旅游网站进行 |
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第八部分: AI大模型辅助用户体验设计和辅助产品原型设计 1.AI大模型在用户体验设计中的应用场景和优势 2. 利用AI大模型进行用户研究和用户画像分析 3. 案例：使用AI大模型辅助进行用户研究 4.案例：使用AI大模型辅助进行用户画像分析 5. AI大模型在界面设计和交互设计中的应用 6. 案例：使用AI大模型辅助内容创作与分享平台用户体验设计 7. 使用AI大模型辅助原型设计 8. 使用AI大模型辅助制作移动应用原型 9.案例：使用AI大模型辅助制作App原型 10.使用AI大模型辅助制作桌面应用原型 11.案例：使用AI大模型辅助制作项目原型 12.AI大模型辅助产品创新与演进 13.案例分析 |
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| 第3章 AI辅助架构与设计-面向架构师和设计师 |
第九部分: AI大模型辅助架构师提高研发效能 1.大模型AI技术重塑软件架构 2.大模型AI技术对传统软件架构的挑战 3.大模型AI技术为软件架构带来的机遇和创新 4.AI大模型在软件开发架构设计中的作用 5.AI大模型辅助软件架构文档和视图 6.AI大模型辅助设计高效的软件架构 7.AI大模型辅助设计分布式微服务架构 8.AI大模型辅助领域驱动架构 9.AI大模型辅助设计高性能，高可用，可扩展架构 10.AI大模型辅助设计灵活性架构 11.AI大模型辅助设架构监控与治理 12.AI大模型辅助设架构重构与演化 13.AI大模型辅助架构评估和改进设计方案 14.AI大模型在软件架构的应用案例分析 |
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第十部分: AI大模型辅助设计师提高研发效能 1.AI大模型 辅助进行前端设计-基于前端框架设计 2.AI大模型 辅助进行详细设计 3.AI大模型 辅助领域驱动设计 4.AI大模型 辅助灵活性设计-设计原则与模式 5.AI大模型辅助进行数据库设计（概念模型，逻辑模型，物理模型） 6.AI大模型支持UML建模 7.使用AI大模型辅助绘制类图 8.使用AI大模型辅助绘制时序图 9.AI大模型 辅助完成设计文档 10.案例分析 |
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| 第4章 AI辅助开发实现--面向开发工程师 |
第十二部分:大模型AI辅助编程工具提升开发效率（可以选择工具） 1.了解人工智能辅助编程工具的基本原理和应用场景 1.Github Copilot 2.亚马逊的 CodeWhisperer 3.智能代码编辑器Cursor 4.国产智能编程助手CodeGeeX等 5.百度Comate 6.阿里工具 7.认识实践 Copilot Chat 8.GitHub copilot 主要使用场景 9.GitHub Copilot 的实现原理 10.GitHub Copilot 加持下的软件生态改变 11.Copilot 改变传统开发的 10 大场景 12.GitHub Copilot 的编程技巧 13.GitHub Copilot 下的测试优化 14.某公司应用案例分析 |
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第十三部分: 基于GitHub Copilot辅助开发实战案例（可以选择工具） 1.项目概述 2.需求分析和需求获取，需求管理 3.GitHub Copilot 主要使用场景 4.认识实践 GitHub Copilot 5.上手 Copilot AI辅助编程，编码与项目实战探索 6.GitHub Copilot 编程进阶 7.GitHub Copilot prompt 原理和实战 8.GitHub Copilot 编程技巧 9.全面了解Copilot的工作原理，建立AI辅助编程知识体系 10.实际操作用Copilot做开发，演练典型研发工作场景 11.使用Copilot辅助进行TDD和单元测试 12.使用Copilot辅助进行系统测试 13.某公司应用案例分析 |
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| 第5章 面向测试工程师和QA质量工程师 |
第十四部分: AI大模型辅助测试与QA质量人员提高效能 1.大模型在测试阶段各种使用场景 2.大模型在软件质量保障中的各种使用场景 3.AI大模型在测试领域的擅长和不擅长 4.AI大模型辅助自动生成测试用例 5.AI大模型辅助自动生成测试数据 6.AI大模型辅助测试的覆盖率提升 7.AI大模型辅助进行性能测试 8.AI大模型在单元测试中的应用与落地 9.代码评审阶段AIGC的应用场景与案例 10.单元测试阶段AIGC的应用场景与案例 11.接口测试阶段AIGC的应用场景与案例 12.安全测试阶段AIGC的应用场景与案例 13.探索式测试和AI大模型的测试需求启发 14.某公司应用案例分析 |
| 第6章 面向运维和交付工程师 |
第十五部分: AI大模型辅助Devops交付人员提高部署效能 1.DevOps在现代软件开发中的重要性 2.交付与部署在DevOps中的角色 3.如何使用AI大模型在DevOps环境中提升工作效率 4.利用AI大模型生成和更新技术文档 5.演示如何使用AI大模型整理和总结操作手册 6.使用AI大模型快速查询技术问题和解决方案 7.让AI大模型作为智能助手，提供即时的技术支持 8.利用AI大模型辅助编写和调试自动化脚本 9.演示如何通过AI大模型获取代码优化的建议 10.演示如何将AI大模型集成到持续集成与持续部署（CI/CD）管道中 11.利用AI大模型进行自动化测试和部署的故障预测 12.实战练习：分组利用AI大模型解决DevOps中的常见问题 13.分享使用AI大模型解决问题的经验与技巧 |
| 第7章 未来展望 |
第十六部分:打造超级软件工程师—构建企业专属智能体 1.超级软件工程师生产力的构成及及具备的能力分析 2.软件超级工程师塑造思路和成长路径 3.研发工程师agent构建实践 4.软件提示工程场景应用与实践 5.AI应用实战开发技巧 6.大模型（LLM）在软件研发的优秀实践 7.全球首个AI软件工程师Devin问世 8.Devin AI软件工程师的技术原理是什么？ 9.如何通过智能体提高研发效能 10.已有编码助手的RAG和插件能力介绍 11.使用编码助手不同场景所需要的上下文 12.把业务知识作为知识库 13.把代码架构知识作为知识库 14.把常见技术问题FAO作为知识库 |
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第十七部分:AIGC的未来发展和应用前景 1.AI大模型在软件研发行业中的应用前景 2.AIGC驱动下的自动化测试技术能力进阶 3.研发场景Agent构建及应用 4.如何评估AI产品应用有效性 5.AI大模型目前国内企业使用的现状 6.AI大模型与国产大模型的对比 7.AI大模型的风险与不确定性应对 8.AI大模型的技术和专利技术 9.AI大模型的法律风险（版权归属） 10.AI大模型的哲学思考 |
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第1章 AI核心思想-面向全员 第一部分: 大模型下的研发效能提升 1.软件研发效能的定义、目标及解决的问题 2.软件研发效能的实践框架和实施策略 3.AI在研发管理中的价值 4.AI在研发效能提升中的实践 5.AI对研发效能管理的影响 6.AI对软件开发领域效能实践 7.AI对软件测试领域效能实践 AI 赋能研发效能多家研发中心案例分析 |
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第二部分: 生成式AI（AIGC）的最新进展与应用 1.大语言模型的基本概念 2.大语言模型的核心原理 3.AIGC的基本概念和主要应用领域 4.大模型GPT和AI大模型的关系 5.大模型的历史和发展 6.大模型在日常应用领域的实践 7.软件开发领域的各类AI工具及应用 8.信息安全监管和信创化，国产化要求的大模型应用 9.利用公司私有数据开发大模型应用的三种方式与案例 10.各大厂在效能领域自研AI工具的探索 11.开发适合自己公司的需求、编码、测试AI工具的方案 12.多家研发中心的案例分析 |
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第三部分: 基于Prompt提示词工程 1.Prompt如何使用 2.Prompt使用进阶 3.什么是提示与提示工程 4.提示工程的巨大威力：从Let’s think step by step说起 5.我们与AI大模型的沟通模型 6. 从人工智能学科角度看提示工程 7.拆解、标准化、流程化：如何用AI改造工作 8.使用BROKE框架设计AI大模型提示 9.背景（Background）：信息传达与角色设计 10.角色（Role）：AI助手的角色扮演游戏 11.目标与关键结果（Object&Key Results）：给AI大模型“打绩效” 12.改进（Evolve）：进行试验与调整 13.从认知心理学角度看BROKE框架的设计 14.Prompt案例分析 |
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第四部分: 使用AI大模型辅助生成软件开发中的各种文档 1.使用AI大模型生成文档模板与内容 2.案例：使用AI大模型辅助生成需求文档草稿 3.与AI大模型对话的文本语言——Markdown 4.案例：生成Markdown格式需求文档 5.将Markdown格式文档转换为Word 6.将Markdown格式文档转换为PDF文档 7.思维导图在产品管理中的作用 8.产品经理与思维导图 9.使用AI大模型绘制思维导图 10.使用AI大模型制作图表 11.鱼骨图在产品管理中的应用 12.使用AI大模型辅助绘制鱼骨图 13.案例：在线教育产品模块结构分析 14.某公司应用案例分析 |
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第2章 AI辅助产品设计-面向产品经理和BA业务分析 第五部分: AI与AI产品经理 1.深入理解AI和AI产品 2.深入理解AI产品 3.AI产品产业化和标准化 4.AI产品落地的价值与难题 5.怎样成为优秀的AI产品经理 6.AI产品经理的职业规划 7.AI产品经理的知识体系 8.所有应用都值得被大模型重构一遍！-百度李彦宏 9.AI 2.0彻底改变社会:所有应用都可以被重写一次--李开复 10.微软发布全新AI PC,有哪些启发 11.苹果(AAPL.US)WWDC发布Apple Intelligence 有什么启发 12.苹果 pad math notes的AI应用分析 |
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第六部分: AI大模型辅助竞品分析与市场调研 1.AI大模型在竞品分析中的应用 2.使用AI大模型进行在线商业学习平台竞品分析 3.使用AI大模型辅助制作竞争分析矩阵 4.案例：使用AI大模型制作在线商业学习 5.使用AI大模型辅助进行市场调研与用户洞察 6.案例：使用AI大模型辅助设计用户调查问卷 7.使用AI大模型辅助创建用户画像 8. 案例：使用AI大模型辅助智能旅游App 9.用户画像-产品定位与差异化策略 10.使用AI大模型辅助产品定位与差异化 |
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第七部分: AI大模型辅助产品需求管理 1.使用AI大模型辅助收集产品需求 2.AI大模型汇总问卷调查结果使用图表 3.使用AI大模型辅助制作产品需求矩阵 4.案例：使用AI大模型制作社交媒体应用 5.使用AI大模型辅助制作产品路线图 6.案例：使用AI大模型制作移动社交App产品路线图 7.案例：使用AI大模型制作移动社交App 8.AI大模型辅助产品规划 9.案例：使用AI大模型辅助旅游网站进行 |
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第八部分: AI大模型辅助用户体验设计和辅助产品原型设计 1.AI大模型在用户体验设计中的应用场景和优势 2. 利用AI大模型进行用户研究和用户画像分析 3. 案例：使用AI大模型辅助进行用户研究 4.案例：使用AI大模型辅助进行用户画像分析 5. AI大模型在界面设计和交互设计中的应用 6. 案例：使用AI大模型辅助内容创作与分享平台用户体验设计 7. 使用AI大模型辅助原型设计 8. 使用AI大模型辅助制作移动应用原型 9.案例：使用AI大模型辅助制作App原型 10.使用AI大模型辅助制作桌面应用原型 11.案例：使用AI大模型辅助制作项目原型 12.AI大模型辅助产品创新与演进 13.案例分析 |
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第3章 AI辅助架构与设计-面向架构师和设计师 第九部分: AI大模型辅助架构师提高研发效能 1.大模型AI技术重塑软件架构 2.大模型AI技术对传统软件架构的挑战 3.大模型AI技术为软件架构带来的机遇和创新 4.AI大模型在软件开发架构设计中的作用 5.AI大模型辅助软件架构文档和视图 6.AI大模型辅助设计高效的软件架构 7.AI大模型辅助设计分布式微服务架构 8.AI大模型辅助领域驱动架构 9.AI大模型辅助设计高性能，高可用，可扩展架构 10.AI大模型辅助设计灵活性架构 11.AI大模型辅助设架构监控与治理 12.AI大模型辅助设架构重构与演化 13.AI大模型辅助架构评估和改进设计方案 14.AI大模型在软件架构的应用案例分析 |
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第十部分: AI大模型辅助设计师提高研发效能 1.AI大模型 辅助进行前端设计-基于前端框架设计 2.AI大模型 辅助进行详细设计 3.AI大模型 辅助领域驱动设计 4.AI大模型 辅助灵活性设计-设计原则与模式 5.AI大模型辅助进行数据库设计（概念模型，逻辑模型，物理模型） 6.AI大模型支持UML建模 7.使用AI大模型辅助绘制类图 8.使用AI大模型辅助绘制时序图 9.AI大模型 辅助完成设计文档 10.案例分析 |
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第4章 AI辅助开发实现--面向开发工程师 第十二部分:大模型AI辅助编程工具提升开发效率（可以选择工具） 1.了解人工智能辅助编程工具的基本原理和应用场景 1.Github Copilot 2.亚马逊的 CodeWhisperer 3.智能代码编辑器Cursor 4.国产智能编程助手CodeGeeX等 5.百度Comate 6.阿里工具 7.认识实践 Copilot Chat 8.GitHub copilot 主要使用场景 9.GitHub Copilot 的实现原理 10.GitHub Copilot 加持下的软件生态改变 11.Copilot 改变传统开发的 10 大场景 12.GitHub Copilot 的编程技巧 13.GitHub Copilot 下的测试优化 14.某公司应用案例分析 |
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第十三部分: 基于GitHub Copilot辅助开发实战案例（可以选择工具） 1.项目概述 2.需求分析和需求获取，需求管理 3.GitHub Copilot 主要使用场景 4.认识实践 GitHub Copilot 5.上手 Copilot AI辅助编程，编码与项目实战探索 6.GitHub Copilot 编程进阶 7.GitHub Copilot prompt 原理和实战 8.GitHub Copilot 编程技巧 9.全面了解Copilot的工作原理，建立AI辅助编程知识体系 10.实际操作用Copilot做开发，演练典型研发工作场景 11.使用Copilot辅助进行TDD和单元测试 12.使用Copilot辅助进行系统测试 13.某公司应用案例分析 |
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第5章 面向测试工程师和QA质量工程师 第十四部分: AI大模型辅助测试与QA质量人员提高效能 1.大模型在测试阶段各种使用场景 2.大模型在软件质量保障中的各种使用场景 3.AI大模型在测试领域的擅长和不擅长 4.AI大模型辅助自动生成测试用例 5.AI大模型辅助自动生成测试数据 6.AI大模型辅助测试的覆盖率提升 7.AI大模型辅助进行性能测试 8.AI大模型在单元测试中的应用与落地 9.代码评审阶段AIGC的应用场景与案例 10.单元测试阶段AIGC的应用场景与案例 11.接口测试阶段AIGC的应用场景与案例 12.安全测试阶段AIGC的应用场景与案例 13.探索式测试和AI大模型的测试需求启发 14.某公司应用案例分析 |
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第6章 面向运维和交付工程师 第十五部分: AI大模型辅助Devops交付人员提高部署效能 1.DevOps在现代软件开发中的重要性 2.交付与部署在DevOps中的角色 3.如何使用AI大模型在DevOps环境中提升工作效率 4.利用AI大模型生成和更新技术文档 5.演示如何使用AI大模型整理和总结操作手册 6.使用AI大模型快速查询技术问题和解决方案 7.让AI大模型作为智能助手，提供即时的技术支持 8.利用AI大模型辅助编写和调试自动化脚本 9.演示如何通过AI大模型获取代码优化的建议 10.演示如何将AI大模型集成到持续集成与持续部署（CI/CD）管道中 11.利用AI大模型进行自动化测试和部署的故障预测 12.实战练习：分组利用AI大模型解决DevOps中的常见问题 13.分享使用AI大模型解决问题的经验与技巧 |
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第7章 未来展望 第十六部分:打造超级软件工程师—构建企业专属智能体 1.超级软件工程师生产力的构成及及具备的能力分析 2.软件超级工程师塑造思路和成长路径 3.研发工程师agent构建实践 4.软件提示工程场景应用与实践 5.AI应用实战开发技巧 6.大模型（LLM）在软件研发的优秀实践 7.全球首个AI软件工程师Devin问世 8.Devin AI软件工程师的技术原理是什么？ 9.如何通过智能体提高研发效能 10.已有编码助手的RAG和插件能力介绍 11.使用编码助手不同场景所需要的上下文 12.把业务知识作为知识库 13.把代码架构知识作为知识库 14.把常见技术问题FAO作为知识库 |
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第十七部分:AIGC的未来发展和应用前景 1.AI大模型在软件研发行业中的应用前景 2.AIGC驱动下的自动化测试技术能力进阶 3.研发场景Agent构建及应用 4.如何评估AI产品应用有效性 5.AI大模型目前国内企业使用的现状 6.AI大模型与国产大模型的对比 7.AI大模型的风险与不确定性应对 8.AI大模型的技术和专利技术 9.AI大模型的法律风险（版权归属） 10.AI大模型的哲学思考 |
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