让学员彻底掌握 OpenAI Codex「高级智能体自动化能力」，区别于普通对话AI，实现数据分析自动化、文档全自动生成、PPT一键专业化产出，真正实现工作提效翻倍。

景一·公文写作（通知/报告/纪要/监管函件）； 场景二·PPT汇报（市场分析报告/年度总结/专项汇报）； 场景三·视频生成（投资者教育/市场宣传/活动快剪）； 场景四·Excel数据分析（行情数据/持仓数据/监管统计）

在数据驱动的时代，企业沉淀了海量的业务数据，但如何将这些数据快速转化为有价值的洞察和决策支持，仍是许多团队面临的核心挑战。传统的数据分析工作流涉及数据获取、清洗、建模、可视化等多个环节，往往耗时费力，且对分析人员的技术能力要求较高。随着人工智能技术的快速发展，AI正在重塑数据分析的全流程——从自动数据清洗、智能建模到动态可视化呈现，显著降低分析门槛，提升分析效率。本课程旨在帮助学员掌握AI辅助数据分析的核心技能，学会利用AI工具完成从数据清洗到建模分析再到可视化呈现的完整闭环，让数据分析不再是少数人的专属技能，而是每位业务人员的日常工具。

本课程面向希望系统推进 AI 全栈开发能力建设、优化研发交付方式、提升组织级研发效能的技术团队与管理团队。课程不将 AI 理解为单点提效插件，而是将其放回真实的软件工程体系中，围绕需求理解、规格定义、任务拆解、跨前后端实现、测试验证、代码评审、流程治理、效能度量与能力复制等关键环节，系统讲解 AI 全栈开发进入研发组织后的方法路径、能力要求与管理配套。 课程按照“先建立 AI4SE 背景认知，再构建 Spec Coding 方法底座，再进入 Repo 级前后端完整交付，再重构岗位协同与研发管理机制，最后走向组织级能力建设与业务落地”的路径递进展开。课程重点不是讲若干工具如何操作，而是帮助团队建立一套适配 AI 全栈开发的完整工程方法，使 AI 能力从个体使用走向团队协作，从局部提效走向体系化落地。

1.动手上机实践，带领学员实操 2. 结合企业实际痛点与业务需求，结合大模型技术，给出解决方案

1. 统一转型认知： 建立 AI 全栈开发从“工具使用”到“团队级交付范式”的系统认知，理解 Spec Coding、AI 工具链、研发流程与组织能力之间的关系。 2. 明确岗位路径： 厘清后端、前端、测试、架构与项目管理在 AI 全栈开发中的能力边界与协同方式，推动岗位能力从单一职能走向复合交付。 3. 加速前端学习： 借助 AI 技术降低前端技术学习门槛，通过代码解释、框架导学、组件拆解、调试辅助和项目化练习，帮助非前端背景人员更快补齐全栈交付所需的前端能力。 4. 建立标准流程： 将 Spec Coding、任务拆解、AI 执行、测试验证、PR 审查、质量门禁和项目复盘串联为可复制的研发流程。 5. 构建可控环境： 掌握 Harness Engineering 方法，围绕上下文、工具、权限、验证、门禁和回滚机制，为 AI 构建稳定、安全、可审计的执行环境。 6. 沉淀组织资产： 掌握部门知识 Skills 构建、渐进式披露、组内共享与治理方法，将高频任务、工程规范和专家经验沉淀为可复用能力。 7. 支撑试点推广： 通过阶段性试点、能力分层、工件评估和持续改进机制，形成从核心骨干到团队规模化推广的实施路径。