课程简介

课程结合银行业公开实践、研发案例演示与分组任务，帮助学员将个人使用经验沉淀为可复用的规则、技能和工作流程。课程以“银行业务接口变更与异常处理”为贯穿案例，使用预置样例仓库、接口说明、模拟日志及业务规则，完成从需求澄清到交付检查的教学闭环，并延伸到Agent运行架构与多Agent协作设计。对厂商闭源系统，侧重依据授权文档、接口和日志分析可观察行为，明确证据与推断的边界。

目标收益

1.能够从银行业公开案例中识别AI应用的业务目标、实施条件和可借鉴的研发方法。
2.能够利用AI梳理系统流程、完善需求边界，并补充异常场景和验收条件。
3.能够在预置项目中完成小范围代码变更，编写团队Rules与Skill设计，并识别公共组件的复用边界。
4.能够结合测试、代码规范与安全检查验证AI生成结果，形成可追溯的修改和交付记录。
5.能够解释Agent运行控制、工具连接及多Agent协作中的关键职责，形成团队试点方案。

培训对象

课程内容

第一天-上午
1. 银行业AI实践与研发流程设计（1h）
银行业AI研发应用案例：以星展公开披露的CodeBuddy等研发应用为线索，分析目标用户、任务范围、组织配套及成效口径；区分公开事实与课堂推演，不将单项任务收益推广为整体研发收益。
AI参与研发流程的方法：拆解需求、设计、编码、测试、审查到交付的AI参与点；建立需求、变更、测试和审查之间的追溯关系，明确模型与人工分别承担的责任。
2. AI辅助系统理解与需求深化（1h）
基于资料的系统流程梳理：结合接口文档、样例代码和模拟日志梳理调用链及业务流程；对闭源部分建立已知事实、待验证假设和补充资料清单。
接口变更的异常场景分析：围绕接口变更补充超时、重试、重复请求、幂等及状态不一致等异常场景；用结构化输出形成验收条件，检查需求遗漏和无依据推断。
3. 课程实战-1：研发需求澄清与异常场景设计（1h）
业务需求与系统边界梳理：使用预置业务需求和接口材料，梳理输入输出、业务规则、系统边界及需要确认的问题。
验收条件与异常清单完善：补充正常、边界与失败场景，修订需求和验收清单，并与原始材料逐项核对。
第一天-下午
1. 从交互式编码到受控任务执行（1h）
受约束的研发任务定义：将需求分解为范围可控的变更任务；组织仓库说明、接口契约和相关代码上下文，明确允许修改的文件与完成条件。
AI辅助接口逻辑变更：在样例项目中完成一处接口逻辑变更，检查代码差异、依赖使用和异常处理；通过执行结果修订实现，避免只依据模型自述判断完成。
2. Rules、Skills与公共组件沉淀（1h）
团队研发规则设计：编写团队编码规则和任务约束，覆盖目录约定、错误处理、日志与测试要求；区分长期规则、单次任务上下文和可复用技能。
可复用Skill与公共组件设计：将审查清单、脚本入口与输出模板组织为Skill；分析公共组件的输入输出、适用范围和依赖，避免将项目特例过度抽象为通用组件。
3. 课程实战-2：小范围代码变更与规则编写（1h）
样例仓库中的代码变更：使用预置仓库完成指定接口变更，执行给定检查并保存差异与运行结果。
规则编写与复用边界分析：补充一组团队Rules和一张Skill设计卡，依据规则复核变更；指出可复用逻辑与暂不适合抽取的内容。
第二天-上午
1. AI辅助测试与代码质量检查（1h）
基于验收条件的测试设计：根据首日验收条件生成正常、边界和失败测试，检查断言有效性、测试数据与遗漏场景，避免测试仅复述代码实现。
代码质量与安全审查：结合确定性检查工具与AI审查代码规范、敏感信息处理和异常路径；分析误报、漏报与修复建议，保留人工复核依据。
2. 幻觉控制与研发交付检查（1h）
AI生成结果的事实核验：识别虚构接口、错误依赖、遗漏约束和错误业务假设；通过文档核对、执行反馈、回归测试与审查记录验证结果。
研发交付与回退检查：串联需求、代码、测试与交付检查；展示模拟流水线中的检查结果、发布条件和回退说明，讨论如何接入企业既有流程。
3. 课程实战-3：测试审查与交付记录整理（1h）
测试执行与缺陷修订：为首日变更补充测试并执行检查，区分需求问题、代码缺陷和测试自身错误，修订关键问题。
审查记录与交付材料整理：整理变更说明、测试记录、审查结论与未解决事项，完成交付检查和回退方案草稿。
第二天-下午
1. Agent与Harness工程架构（1h）
Agent与工作流的架构选择：比较固定工作流、单Agent和多Agent的适用条件；拆分模型、上下文、任务状态、工具、权限和执行环境，讨论可靠性与系统复杂度的取舍。
研发Agent的运行与工具调用：以代码审查助手为例，展示任务输入、工具调用、结果检查、失败恢复和执行记录；说明Harness运行支撑层与MCP工具连接各自的职责。
2. 多Agent协作与企业工具建设（1h）
多Agent角色分工与任务交接：设计需求分析、编码和检查角色的交接内容；区分单系统内角色编排与跨系统Agent通信，介绍A2A相关选型关注点，分析并行冲突和重复工作。
企业研发工具建设与架构取舍：比较需求管理、规范问答、文档解析和测试助手的建设优先级；围绕权限、幂等、状态恢复、可观测性和成本讨论进阶架构设计，避免为简单任务引入过多Agent。
3. 课程实战-4：团队AI研发流程与试点方案（1h）
试点场景与流程设计：选择一个研发场景，绘制任务流程、工具连接及人工检查节点，明确输入材料、责任分工、环境条件和阶段性产出。
方案评审与实施计划修订：组间检查需求覆盖、技术可行性和验收方式；选取代表方案点评，并修订试点范围、验证指标与下一步准备事项。