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收益目标：暂无
适应人群：暂无
关键词：其他，分布式系统，微服务，分布式
收益目标：1.掌握提示词模板、静态链、横向/纵向扩展，LLM 输出稳定可控 2.用 LLM 自动生成 GUI/API 测试用例与脚本，维护成本降一半 3.基于 HttpRunner 构建“高效 API 自动化框架”，数据驱动一键运行 4.消费者契约测试方案，Mock 解耦微服务依赖，缺陷提前 30% 暴露 5. LLM 生成性能测试场景-脚本-数据，并智能定位瓶颈，压测效率翻倍
适应人群：软件研发负责人 研发管理负责人 运维负责人 DevOps 负责人 测试负责人 工程效能负责人 软件架构师 资深研发工程师 运维架构师 资深运维工程师 DevOps 工程师 SRE 测试架构师 资深测试工程师 研发管理人员 研发流程工程师
关键词：互联网，微服务，自动化测试，性能测试，测试用例，API，RAG
收益目标：1、掌握Agent核心设计：深入理解S-P-A架构、记忆分层与工具调用，能够自主搭建研发Agent。 2、构建AI-Native研发流水线：实现从需求、代码生成到测试自愈、自动运维的全链路Agent闭环。 3、提升代码质量与系统韧性：利用自愈测试、根因分析Agent，大幅缩短Bug定位与修复时间。 4、优化组织效能与安全合规：建立AI采纳率、Agent任务完结率等新度量体系，并落地代码隐私与开源合规防护。
适应人群：1、软件工程师、架构师与技术负责人 2、AI工程化实践者、DevOps与SRE工程师 3、期望通过AI重塑研发流程的技术管理者与创新团队
关键词：互联网，运维，转型，组织，企业级，工具链，推荐系统，大模型
关键词：其他，大数据，SQL
收益目标：一个背景：软件产品化 一个中心：可扩展设计 一套实践：拉通需求、设计和代码，让“需求的变更”变成“代码的扩充”
适应人群：1.想听架构课程的所有学员，包括架构师、技术经理、开发高手、开发骨干 2.想从重复做项目，过渡到做产品的团队
关键词：其他
收益目标：1. 建立管理意识，更高的思维方式， 2.自我修炼leadership， 3. 团队管理凝聚力，具体的组织能力，团队的培养，带有意识地培养团队，主动性，文化建设。 侧重：有基础的管理训引入，以技术转管理的场景为主，研发leader，共鸣的案例、更注重通性的技巧，比如实战性的案例，故事
适应人群：产品经理、PM、技术一号位、技术经理、技术总监、团队Leader、技术专家 一线技术TL，管理半径10-20人，人数40人以内
关键词：我是运维经理，互联网，团队管理
收益目标：1、云计算核心概念和使用经验 2、如何设计良好的云上系统架构 3、如何迁移到公有云 4、公有云的安全如何设计 5、如何在云上进行自动化运维 6、如何设计现代大数据架构
适应人群：适用于企业IT技术经理，系统架构师，IT运维工程师，大数据工程师等。 该课程为中高级课程，对于进行基于公有云的系统部署运维、产品开发设计特别有帮助 1、对公有云尚没有实际使用经验IT人员团队 2、对公有云成本无评估经验的项目管理团队 3、想要借公有云快速验证产品原型的创新团队
关键词：互联网，大数据，云计算，数据架构，敏捷开发，DevOps，运维，敏捷，转型
收益目标：1、Go语言性能优化，主要包括Go语言的GC、Go语言的性能优化工具介绍及其使用； 2、Go语言内存模型，常见性能优化手段； 3、Go语言网络优化、Go语言常用的系统及网络优化参考； 4、Go语言使用不规范造成的性能问题，成功优化案例讲解；
适应人群：1、本课程适合于Go语言开发工程师； 2、本课程适合于高级开发工程师、项目经理、技术总监； 3、本课程适合于企业技术管理人员； 4、本课程适合于IT运维人员；
关键词：我是运维经理，互联网，大数据
关键词：其他，数据库，金融，企业级
收益目标：1、了解互联网B端产品如何做 2、学习并掌握B端产品经理体系化方法论 3、掌握理解B端产品的价值及核心构建方法 4、洞察B端业务逻辑，快速确定需求，进行产品设计 5、掌握B端产品运营策略 6、学习创新，提升B端产品竞争力
适应人群：金融支付方向的产品经理、需求分析师、客户经理、客服人员、市场营销人员、产品运营及对需求分析和产品设计感兴趣的其他人员。
关键词：互联网，产品经理，产品设计，需求分析，转型，B端产品
收益目标：1.掌握设计 Harness 确定性护栏的方法：通过构建沙箱、索引与 Evals，将非确定性模型转化为可靠的工程产出。 2.掌握多智能体高并发编排与控制的方法：利用极简工具栈实现复杂研发任务的规模化并发处理。 3.掌握软件系统“Agent 友好化”改造的方法：通过模块化 MD 描述与知识图谱构建，让 AI 深入处理大型遗留代码库。 4.获得基于规格驱动开发（SDD）的实战经验：建立从需求想法到结构化 FD 规格、再到全自动代码落地的标准化 SOP。 5.获得构建企业级自动化评估体系（Evals）的经验：实现基于反馈的 Agent 自动修复逻辑，大幅降低人工 Review 成本。 6.获得应对大规模研发 Scaling 挑战的治理经验：解决多智能体并发冲突、Token 极速消耗及危险指令拦截等深水区难题。
适应人群：1.资深开发工程师与架构师：希望从“手动编码”转向“Harness 编排”，掌握设计可被 Agent 高效理解与修改的模块化系统。 2.技术负责人与研发经理：关注研发范式变革，寻找将 AI 深度注入 CI/CD、构建企业级私有化 AI 研发工作流的决策者。 3.产品负责人与设计师：学习编写高质量的技术规格说明（Spec/FD），将其作为驱动 Agent 团队精准执行的“指挥棒”。 4.DevOps 与质量专家：负责构建基于 Agent 的自动化评估闭环、实现生产环境故障“发现即自愈”的专家。
关键词：其他，工程师，工具链，大模型
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