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課程簡介

第一天 | 理解工具和第一次構建

模塊1 | AI編碼工具的實際工作原理

涵蓋內容:
• 理解上下文窗口及其限制
• 無狀態特性及AI模型如何在會話中保留信息
• 計劃 → 執行 → 審查工作流
• AI編碼工具擅長之處與不足之處
• 與AI助手有效協作的最佳實踐

模塊2 | AI編碼領域概覽

涵蓋內容:
• 當前AI編碼生態系統的概述
• 理解Cursor、GitHub Copilot和Claude Code等工具之間的差異
• 爲不同任務選擇合適的模型和工具
• 各種編碼助手的優勢與侷限
• 開發團隊內部採用工具的實用建議

模塊3 | 提示詞結構

涵蓋內容:
• 有效提示詞的關鍵組成部分
• 提供上下文並清晰定義任務
• 指定輸出格式和約束條件
• 常用提示框架與模板
• 提高提示質量和一致性的技巧

模塊4 | 首次編碼:從零開始構建

涵蓋內容:
• 從空文件夾開始構建項目
• 創建初始應用結構與基礎框架
• 管理依賴項和項目配置
• 迭代改進生成的代碼
• 測試和完善最終方案

第二天 | 現有代碼庫、個性化與審查

模塊5 | 在代碼庫中工作

涵蓋內容:
• 導航並理解陌生代碼庫
• 使用AI工具查詢和分析現有項目
• 映射應用結構和依賴關係
• 生成文檔和技術摘要
• 加速融入現有項目開發

模塊6 | 日常任務:修復、功能與測試

涵蓋內容:
• 使用AI工具調查並修復Bug
• 實現新功能與增強功能
• 編寫和改進自動化測試
• 驗證生成的代碼及變更
• 提高日常開發任務的效率

模塊7 | 個性化:什麼是個性化

涵蓋內容:
• 理解項目規則和配置文件
• AGENTS.md和項目記憶概念介紹
• 個性化機制的應用場景與位置
• 配置AI助手的最佳實踐
• 高級實現方法概述

模塊8 | 護欄、風險與判斷力

涵蓋內容:
• 審查和驗證AI生成的代碼
• 理解常見的故障模式及侷限性
• 識別提示注入和安全風險
• 決定哪些工作可以委託給AI完成
• 在軟件開發中應用人類判斷力並保持責任感

最低要求

無需任何編程或AI工具使用經驗。

瞭解代碼或Git基礎知識會有幫助

需擁有授權賬號(Claude Code / Cursor / Copilot)

目標學員:

剛接觸AI輔助開發的各類人員,包括非程序員和偶爾編寫代碼的人員,以及QA、數據、產品或運營等技術相關崗位。課程假定學員沒有開發背景。

 14 小時

人數


每位參與者的報價

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