• 不讲AI算法、模型训练、数据标注、模型研发交付 • 不鼓吹纯AI自治、无人审批、自动决策的理想化模式 • 聚焦企业当下可商用、可落地、可治理、可复制的人机协同项目管理体系 • 强调“人类定目标、锁基线、做决策、担责任；AI Agent做拆解、执行、分析、预警、沉淀” • 帮助企业从“个人使用AI提效”升级到“组织级Agent工作流驱动项目管理升级”

帮助员工建立一套共同的项目管理方法论与沟通语言； 掌握项目管理的生命周期、关键流程和现代项目管理思想； 明确跨部门协作中项目经理及团队成员的角色定位与职责划分； 输出可直接使用的项目管理模板集，并在现场完成责任分配矩阵等核心内容的演练。

业内首个基于完整工程项目的HARNESS ENGINEERING 实践课程，全程聚焦真实落地实操 • 从一手经验切入： 以 AI Agent 典型问题开篇，建立核心认知：能力上限看模型，交付下限看工程 • 全景多要素拆解： Rules、Skills、Sub-agents、Hooks、MCPs、Memory，逐个模块讲解实现 结构、设计模式与反模式、常见陷阱，不止"是什么"，更讲"怎么用好" • 覆盖前沿方向：提示词工程->上下文工程->知识工程->驾驭工程逐层递进，从氛围编程的问题出 发，结合规约编程框架，给出从"能跑"到"可控"的完整路径 • 四层递进防线架构：全局规范 → 研发 SOP → 多 Agent 制衡 → 脚本硬检查，控制逐层收紧 • 完整研发 Workflow 设计：串联需求到交付全流程（兼顾不同级别需求），五条铁律 + 人工卡点 + 回退策略，兼顾效率与风险 • 全流程质量门禁：就绪检查+ 人工确认+ TDD + 脚本检查 + 需求覆盖矩阵 + E2E 测试 • 记忆系统解决"反复踩坑"： 五阶段生命周期 + 五段式模板，让经验变成后续的防线 • 全流程实操 + 分组研讨：现场完整走完多Agent 接力协作，帮助学员建立自己项目的落地计划

帮助企业人员在工作过程中认清问题、查明原因、寻找对策、落实行动； 厘清分析问题、解决问题的思路； 掌握问题分析的方法和步骤； 掌握问题解决的原则、方法和策略； 提高个人和团队的解决问题技巧，提高团队决策能力；

项目中的有效决策

1.深度补全项目管理专业知识及工具，掌握项目管理核心知识及落地应用方法，如：项目管理模型：PDCA循环、工作分解结/WBS 2.理解多项目管理场景下的主要挑战及核心应对策略 3.提高推进多个项目的管理能力，尤其在多项目优先级定义、关键路径/CPM、 风险把控、资源整合及资源协调、过程管控与结果确认 4.分享同行企业推进多个项目的案例、经验教训，拓展管理视野。