AI輔助軟件交付培訓
本高級實踐研討會面向軟件工程師、架構師、技術負責人、工程經理和交付團隊,旨在幫助他們瞭解人工智能如何加速從需求分析到生產就緒代碼的完整軟件交付生命週期。
課程重點在於以結構化、可控且適合企業的方式使用人工智能和代理工具。參與者將學習如何將利益相關者的需求轉化爲架構、合同、代碼、測試和受控的交付工作流,而不是依賴簡單的提示。
特別關注人工監督、質量控制、可追溯性、安全性、測試和安全迭代模型,以確保人工智能成爲生產力的倍增器,而不是風險來源。
通過實際演示、真實案例研究和結構化練習,參與者將獲得在現代軟件工程環境中負責任地使用人工智能的框架。
課程簡介
模塊1:背景、範圍和交付挑戰
- 自動完成與自主多步執行
- 軟件交付中的典型AI誤解
- 爲什麼僅靠更好的提示是不夠的
- 識別參與者的工具、痛點與目標
- 爲工程團隊選擇合適的AI運營模式
模塊2:需求攝取與結構化分解
- 構建利益相關者文檔的結構化清單
- 需求提取技術
- 分塊策略:結構、語義、滑動窗口
- 保留依賴關係和交叉引用
- 處理表格、圖表、流程圖和混合輸入
- 有效管理上下文窗口
模塊3:人類判斷的邊界
- 人類決策仍然關鍵的地方
- 識別虛構的依賴關係
- 檢測僞造的約束和倒置邏輯
- 防止不安全的默認設置
- 可追溯性、一致性和完整性的驗證框架
模塊4:從需求到代碼的代理工具
- 架構優先的交付模式
- 組件映射與服務邊界
- API合同作爲交付錨點
- AI工具中的持久規則與約束
- 與需求關聯的任務指令
- 最小提示與約束提示方法
- 合同優先的後端與前端生成
模塊5:代理迭代循環
- 自我糾正螺旋
- 受控的迭代交付週期
- 審查差異和代碼變更
- 檢測範圍蔓延和未授權的修改
- 管理有限的上下文內存
- 利用迭代歷史進行持續改進
模塊6:代碼質量強制
- 針對邊緣案例的提示約束
- 規則文檔作爲活治理工件
- 使用linting和靜態分析的自動門控
- AI生成代碼中的安全掃描
- 依賴與架構一致性檢查
- AI輸出的人工審查協議
模塊7:反饋循環與持續改進
- 將結構化失敗反饋到AI工作流中
- 有界迭代與停止標準
- 記錄週期與結果
- 隨時間改進規則文檔
- 構建可重用的工程智能
模塊8:AI交付中的安全反模式
- 生成代碼中的常見安全風險
- 技術特定的安全規則附錄
- 預提交安全掃描
- AI輔助開發的安全SDLC控制
- 安全交付中的人類責任
模塊9:基於規範的測試
- 從需求生成測試規範
- 領域語言測試設計
- 安全生成測試實現
- 突變測試概念
- 規範覆蓋驗證
- 斷言強度審查
- 診斷提問模型
模塊10:系統維護
- 活的工件:合同、地圖、規則、測試規範
- 隨時間演變的約束
- 長期可維護性的AI治理
- 使用AI控制預防技術債務
- 可持續AI工程團隊的運營模式
最低要求
參與者應具備:
- 軟件開發項目經驗
- 對應用架構基礎的理解
- 熟悉API、後端/前端系統或全棧交付
- 對敏捷或迭代軟件交付的基本瞭解
- 對軟件測試概念的認知
- 接觸過AI編碼工具會有所幫助,但不是必須的
- 適合中級到高級技術專業人員
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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課程形式
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- 利用安全的程式碼直譯器進行動態計算與轉換。
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課程形式
- 互動式講授與討論。
- 使用AgentCore記憶與工具的實作實驗室練習。
- 分析、自動化與客戶支援情境的案例研究。
課程客製化選項
- 若要申請本課程的客製化培訓,請聯繫我們安排。
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課程形式
- 互動式講座和討論。
- 實踐實驗室,涉及 Runtime 部署和 Gateway 集成。
- 專注於可靠性、安全性和發佈的實踐練習。
課程定製選項
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課程形式
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- 大量實操練習及引導式練習。
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- 如需符合您開發堆棧的定制內容,請聯繫我們安排定制化培訓。
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本次讲师指导的培训(线上或线下)面向希望探索Antigravity基础知识的初级从业者,帮助他们理解代理驱动的编码环境如何提升生产力。
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- 安装并配置Google Antigravity。
- 浏览并理解编辑器视图和管理器视图。
- 有效地使用代理来自动化简单的开发任务。
- 使用Antigravity生成、优化和管理项目文件。
课程形式
- 讲师讲解,并结合实时演示。
- 以动手使用代理为重点的指导练习。
- 在受控的实验环境中,实际探索Antigravity的核心功能。
课程定制选项
- 如需定制版培训,请联系我们安排个性化课程。
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- 创建在浏览器界面中与Web应用交互的代理。
- 跨浏览器上下文自动化端到端工作流。
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课程形式
- 配合演示的引导式教学。
- 实践性动手活动与基于场景的练习。
- 在交互式实验环境中实施代理工作流。
课程定制选项
- 如需定制化培训,请联系我们,根据您的目标调整课程内容。
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完成本課程後,學員將能夠:
- 了解 AgentCore 在 AI 代理開發中的核心能力。
- 使用託管服務設計並配置簡單的 AI 代理。
- 整合工作流程以提升代理功能。
- 將 AI 代理部署至生產環境並進行監控。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- AgentCore 服務實操實驗。
- 從代理概念到部署的引導式練習。
課程客製化選項
- 若需為本課程申請客製化培訓,請聯繫我們進行安排。
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14 小時本課程為講師授課的直播培訓(線上或線下),旨在幫助中等水平的軟件開發人員和工程團隊,利用 Mastra 構建可擴展、可觀察的 AI 系統。
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- 理解 Mastra 的架構,及其與 LLM 和外部 API 的集成方式。
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課程形式
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- 實際操作調試與評估練習。
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課程定製選項
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21 小時Mastra是一個框架,能夠在分佈式系統中實現複雜的工作流自動化和多個AI代理的協調。
本課程爲講師主導的培訓(線上或線下),面向中級從業者,旨在幫助他們設計、編排和操作大規模的多代理工作流。
通過完成本培訓,學員將掌握以下技能:
- 使用Mastra的編排功能設計複雜的工作流。
- 協調多個代理執行並行或依賴任務。
- 實施工作流執行的監控和調試工具。
- 優化編排邏輯,提高可靠性、吞吐量和自動化效率。
課程形式
- 互動講座與討論。
- 動手實踐工作流設計與自動化練習。
- 在容器化的實驗環境中進行實際實施。
課程定製選項
- 可根據需求提供定製的自動化場景、企業集成或工作流模式。
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14 小時Google Antigravity是一個以智能體為核心的開發平台,用於編排、監督和協調AI驅動的編碼與自動化工作流程。
本課程為講師授課的即時培訓(線上或線下),旨在幫助中階專業人員設計、管理和優化Google Antigravity中的多智能體工作流程。
完成本培訓後,參與者將獲得以下技能:
- 在Manager介面中配置智能體職責和編排管道。
- 生成並解讀Antigravity產出物,包括任務清單、計劃、日誌和瀏覽器錄製。
- 實施驗證策略,確保智能體行動透明且可審計。
- 優化多智能體協作,以應對複雜的開發和運營任務。
課程形式
- 引導式演示和實操演示。
- 專注於實際工作流程挑戰的場景化演練。
- 在即時Antigravity工作區中進行動手實驗。
課程定制選項
- 如果您需要此課程的定制版本,請聯繫我們討論定制選項。
測試與驗證代理驅動代碼:Antigravity 中的品質保證
14 小時Antigravity 是一個代表高級代理驅動開發工作流程的框架。
此課程為線上或線下授課的實時培訓,旨在幫助中高級專業人員驗證、校驗並保障在 Antigravity 驅動環境中由 AI 代理產生的輸出結果。
完成此培訓後,學員將能夠:
- 評估代理生成代碼產物的準確性與安全性。
- 使用結構化技術來驗證代理執行的任務。
- 有效分析瀏覽器錄像並追蹤代理活動。
- 應用品質保證與安全原則,確保代理工作流程的可靠性。
課程形式
- 講師引導的技術簡報與討論。
- 專注於驗證真實代理工作流程的實踐演練。
- 在受控實驗室環境中進行實測與驗證。
課程客製化選項
- 可按需調整場景、工作流程及測試示例。