课程收益：

AI在研发管理中的价值

AI在研发效能提升中的实践

AI对研发效能管理的影响

生成式AI(AIGC)的最新进展与应用;

AIGC及其应用领域;

大模型在软件研发全生命居期中的应用场景与案例;

AIGC驱动下的自动化测试技术能力进阶

AI辅助编程工具

利用 智能编程助手提高编程效率和准确性

七大实战项目：探索智能编程助手的最佳实践

探索 智能编程助手的未来发展与实验功能

研发场景Agent构建及应用

如何评估AI产品应用有效性

课程大纲：

第1章  AI核心思想

第一部分：大模型下的研发效能提升

1.软件研发效能的定义、目标及解决的问题

2.软件研发效能的实践框架和实施策略 

3.AI在研发管理中的价值

4.AI在研发效能提升中的实践

5.AI对研发效能管理的影响

6.AI对软件开发领域效能实践

7.AI对软件测试领域效能实践

8.AI 赋能研发效能多家研发中心案例分析

第二部分：AI辅助研发案例分析与最新进展

1.2023年AI大模型辅助研发调查报告解读

2.微软公司案例分析

3.Google公司案例分析

4.亚马逊研发中心案例分析

5.百度公司案例分析

6.阿里巴巴公司案例分析

7.华为案例分析

8.深圳某电信研发中心（咨询客户）

9.某外企电信研发中心案例分析（咨询客户）

10.某外企金融研发中心案例分析（咨询客户）

11.某大型家电集团案例分析（咨询客户）

12.某福彩研发中心（咨询客户）

13.其他多家研发中心的案例分析

第三部分：基于Prompt提示词工程

1.Prompt如何使用

2.Prompt使用进阶

3.什么是提示与提示工程

4.提示工程的巨大威力：从Let’s think step by step说起

5.我们与AI大模型的沟通模型

6. 从人工智能学科角度看提示工程

7.拆解、标准化、流程化：如何用AI改造工作

8.使用BROKE框架设计AI大模型提示

9.背景（Background）：信息传达与角色设计

10.角色（Role）：AI助手的角色扮演游戏

11.目标与关键结果（Object&Key Results）：给AI大模型“打绩效”

12.改进（Evolve）：进行试验与调整

13.从认知心理学角度看BROKE框架的设计

14.Prompt案例分析

第2章 AI辅助产品设计和业务需求管理

第四部分：AI与AI产品经理

1.深入理解AI和AI产品

2.深入理解AI产品

3.AI产品产业化和标准化

4.I产品落地的价值与难题

5.怎样成为优秀的AI产品经理

6.AI产品经理的职业规划

7.AI产品经理的知识体系

8.所有应用都值得被大模型重构一遍！-百度李彦宏

9.AI 2.0彻底改变社会:所有应用都可以被重写一次--李开复

10.微软发布全新AI PC,有哪些启发

11.苹果(AAPL.US)WWDC发布Apple Intelligence 有什么启发

12.苹果 pad math notes的AI应用分析

第3章 AI辅助软件架构与设计

第五部分：AI大模型辅助架构师提高研发效能

1.大模型AI技术重塑软件架构

2.大模型AI技术对传统软件架构的挑战

3.大模型AI技术为软件架构带来的机遇和创新

4.AI大模型在软件开发架构设计中的作用

5.AI大模型辅助软件架构文档和视图

6.AI大模型辅助设计高效的软件架构

7.AI大模型辅助设计分布式微服务架构

8.AI大模型辅助领域驱动架构

9.AI大模型辅助设计高性能，高可用，可扩展架构

10.AI大模型辅助设计灵活性架构

11.AI大模型辅助设架构监控与治理

12.AI大模型辅助设架构重构与演化

13.AI大模型辅助架构评估和改进设计方案

14.AI大模型在软件架构的应用案例分析

第六部分：AI大模型辅助设计师提高研发效能

1.AI大模型 辅助进行前端设计-基于前端框架设计

2.AI大模型 辅助进行详细设计

3.AI大模型 辅助领域驱动设计

4.I大模型 辅助灵活性设计-设计原则与模式

5.AI大模型辅助进行数据库设计（概念模型，逻辑模型，物理模型）

6.AI大模型支持UML建模

7.使用AI大模型辅助绘制类图

8.使用AI大模型辅助绘制时序图

9.AI大模型 辅助完成设计文档

10.案例分析

第4章 AI辅助开发实现

第七部分：AI大模型辅助开发工程师编写高质量代码

1.使用AI大模型编写高质量的程序代码

2.AI大模型编写代码注释

3.AI大模型解释遗留代码

4.AI大模型辅助发现代码坏味道

5.AI大模型辅助代码重构

6.I大模型辅助代码优化

7.评审 AI大模型 生成的代码

8.使用AI大模型分析源代码底层逻辑

9.AI大模型辅助代码性能优化

10.AI大模型辅助重构遗留系统代码

11.AI大模型辅助遗留系统的代码维护

12.案例分析

第八部分：AI辅助编程工具提升开发效率（可以选择国内或国外工具）

1.人工智能辅助编程工具的基本原理和应用场景

2.代码大模型测评集HumanEval、MBPP介绍和评分原理

3.AI辅助编程工具 主要使用场景

4.AI辅助编程工具的实现原理

5.AI辅助编程工具加持下的软件生态改变

6.AI辅助编程工具改变传统开发的 10 大场景

7.AI辅助编程工具的编程技巧

8.AI辅助编程工具下的测试优化

9.某公司应用案例分析

第九部分：AI辅助编程工具实战案例（可以选择国内或者国外工具）

1.项目概述

2.需求分析和需求获取，需求管理

3.I辅助编程工具 主要使用场景

4.实践 AI辅助编程工具

5.上手AI辅助编程，编码与项目实战探索

6.AI辅助编程工具 编程进阶

7.AI辅助编程工具 prompt 原理和实战

8.AI辅助编程工具 编程技巧

9.全面了解AI辅助编程工具的工作原理，建立AI辅助编程知识体系

10.实际操作用AI辅助编程工具做开发，演练典型研发工作场景

11.使用AI辅助编程工具辅助进行TDD和单元测试

12.使用AI辅助编程工具辅助进行系统测试

13.某公司应用案例分析

第5章 AI辅助测试和QA质量保证

第十部分：AI大模型辅助测试与QA质量人员提高效能

1.大模型在测试阶段各种使用场景

2.大模型在软件质量保障中的各种使用场景

3.AI大模型在测试领域的擅长和不擅长

4.I大模型辅助自动生成测试用例

5.AI大模型辅助自动生成测试数据

6.I大模型辅助测试的覆盖率提升

7.AI大模型辅助进行性能测试

8.AI大模型在单元测试中的应用与落地

9.代码评审阶段AIGC的应用场景与案例

10.单元测试阶段AIGC的应用场景与案例

11.接口测试阶段AIGC的应用场景与案例

12.安全测试阶段AIGC的应用场景与案例

13.探索式测试和AI大模型的测试需求启发

14.某公司应用案例分析

第6章 AI辅助研发未来展望

第十一部分：打造超级软件工程师—构建企业专属智能体

1.超级软件工程师生产力的构成及及具备的能力分析

2.软件超级工程师塑造思路和成长路径

3.研发工程师agent构建实践

4.软件提示工程场景应用与实践

5.AI应用实战开发技巧

6.大模型（LLM）在软件研发的优秀实践

7.全球首个AI软件工程师Devin问世

8.Devin AI软件工程师的技术原理是什么？

9.如何通过智能体提高研发效能

10.已有编码助手的RAG和插件能力介绍

11.使用编码助手不同场景所需要的上下文

12.把业务知识作为知识库

13.把代码架构知识作为知识库

14.把常见技术问题作为知识库