课程简介
在AI技术飞速发展的当下，《告别传统开发——AI时代的效率革命》课程应运而生，专为开发者及技术团队负责人量身打造。课程由陆宏杰主讲，凭借其深厚的行业背景和实践经验，深入剖析AI如何革新传统开发流程，全方位提升研发效率。课程设置六大核心模块，从传统开发的痛点剖析到AI在设计、编程、测试、代码评审及持续集成等各环节的应用，层层递进，结合实际案例，为学员呈现AI赋能开发的全貌，助力技术团队在AI浪潮中实现高效转型。
目标收益
1、效率飞跃：掌握AI辅助开发技巧，显著缩短项目周期，提升编码、测试等各环节效率，实现从传统到现代化开发模式的跨越。
2、能力拓展：从单一程序员进阶为全能战士，借助AI工具轻松应对多语言、复杂架构设计，拓展技术边界，增强职场竞争力。
3、精准适配：清晰认知AI在不同开发阶段的优势与局限，合理高效地应用AI技术，确保项目精准落地，规避无效投入。
4、团队协同优化：借助AI实现高效团队协作，通过智能化工具打破信息壁垒，提升团队整体战斗力，实现从个人效率到团队效能的全方位提升。
5、思维革新：深入理解AI时代对个人学习能力和思维模式的新要求，培养创新思维，为未来技术挑战做好准备，持续引领行业前沿。
培训对象
课程大纲
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模块一：传统开发的痛点与AI新范式 |
（1）理解AI对开发流程的颠覆性价值 （2）传统开发的效率瓶颈 a.案例对比：手动编码 vs AI辅助开发的成本/时间差异 b.讨论与定位：目前最消耗开发人员时间的Top3 （3）AI赋能研发效能提升的新范式 （4）从单项程序员——到全栈工程师——到一人一团队 |
| 模块二：设计阶段的AI赋能 |
（1）用对AI：分享AI在研发的设计阶段哪些适合、哪些不适合 （2）传统架构设计思维框架 vs AI辅助多层级架构设计的设计论证 （3）AI辅助真正实现“详细设计” （4）设计、文档、与效率由“妥协”变“和谐” （5）AI辅助设计评审和可行性论证 |
| 模块三：AI编程 |
（1）从程序员到全能战士 （2）AI辅助程序生成的要点、技巧、和坑 （3）AI辅助程序调试的痛点、爽点、和抓狂点 （4）AI辅助完善程序的多维度考量 a.功能需求 b.性能需求 c.安全需求 d.容量需求 e.压力需求 f.耐久需求 g.兼容需求 h.配置需求 i.工程需求 （5）AI辅助程序优化及算法（复杂度）优化 （6）AI + RAG的多人协同开发知识库 （7）安全访问限制与AI调用需求之间的平衡策略 |
| 模块四：AI辅助自动化测试 |
（1）适配AI应用的自动化架构框架设计 （2）应用大模型生成测试脚本 （3）应用大模型生成数据驱动的自动化数据文件 （4）基于AI图像识别的UI或App前端自动化 （5）性能测试的自动化的难点及数据分析 （6）全球化和本地化测试的自动化（适用于多语言或定制开发项目） （7）AI辅助开发新范式：自动化测试由谁来做？单元测试由谁来做？ |
| 模块五：AI辅助代码评审 |
（1）Code Review的要点与编码规范 （2）传统代码评审的痛点 （3）代码覆盖率的检查与逻辑 |
| 模块六：AI驱动持续集成 |
（1）AI辅助的个人级持续集成 （2）AI辅助的团队级持续集成 （3）AI+大规模CI/CD及快速问题定位 |
| 模块七：展望及思考 |
（1）AI时代对个人学习能力的新挑战 （2）AI时代的思维模式重塑 |
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模块一：传统开发的痛点与AI新范式 （1）理解AI对开发流程的颠覆性价值 （2）传统开发的效率瓶颈 a.案例对比：手动编码 vs AI辅助开发的成本/时间差异 b.讨论与定位：目前最消耗开发人员时间的Top3 （3）AI赋能研发效能提升的新范式 （4）从单项程序员——到全栈工程师——到一人一团队 |
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模块二：设计阶段的AI赋能 （1）用对AI：分享AI在研发的设计阶段哪些适合、哪些不适合 （2）传统架构设计思维框架 vs AI辅助多层级架构设计的设计论证 （3）AI辅助真正实现“详细设计” （4）设计、文档、与效率由“妥协”变“和谐” （5）AI辅助设计评审和可行性论证 |
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模块三：AI编程 （1）从程序员到全能战士 （2）AI辅助程序生成的要点、技巧、和坑 （3）AI辅助程序调试的痛点、爽点、和抓狂点 （4）AI辅助完善程序的多维度考量 a.功能需求 b.性能需求 c.安全需求 d.容量需求 e.压力需求 f.耐久需求 g.兼容需求 h.配置需求 i.工程需求 （5）AI辅助程序优化及算法（复杂度）优化 （6）AI + RAG的多人协同开发知识库 （7）安全访问限制与AI调用需求之间的平衡策略 |
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模块四：AI辅助自动化测试 （1）适配AI应用的自动化架构框架设计 （2）应用大模型生成测试脚本 （3）应用大模型生成数据驱动的自动化数据文件 （4）基于AI图像识别的UI或App前端自动化 （5）性能测试的自动化的难点及数据分析 （6）全球化和本地化测试的自动化（适用于多语言或定制开发项目） （7）AI辅助开发新范式：自动化测试由谁来做？单元测试由谁来做？ |
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模块五：AI辅助代码评审 （1）Code Review的要点与编码规范 （2）传统代码评审的痛点 （3）代码覆盖率的检查与逻辑 |
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模块六：AI驱动持续集成 （1）AI辅助的个人级持续集成 （2）AI辅助的团队级持续集成 （3）AI+大规模CI/CD及快速问题定位 |
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模块七：展望及思考 （1）AI时代对个人学习能力的新挑战 （2）AI时代的思维模式重塑 |
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