课程大纲
第一天 | 理解工具和第一次构建
模块1 | AI编码工具的实际工作原理
涵盖内容:
• 理解上下文窗口及其限制
• 无状态特性及AI模型如何在会话中保留信息
• 计划 → 执行 → 审查工作流
• AI编码工具擅长之处与不足之处
• 与AI助手有效协作的最佳实践
模块2 | AI编码领域概览
涵盖内容:
• 当前AI编码生态系统的概述
• 理解Cursor、GitHub Copilot和Claude Code等工具之间的差异
• 为不同任务选择合适的模型和工具
• 各种编码助手的优势与局限
• 开发团队内部采用工具的实用建议
模块3 | 提示词结构
涵盖内容:
• 有效提示词的关键组成部分
• 提供上下文并清晰定义任务
• 指定输出格式和约束条件
• 常用提示框架与模板
• 提高提示质量和一致性的技巧
模块4 | 首次编码:从零开始构建
涵盖内容:
• 从空文件夹开始构建项目
• 创建初始应用结构与基础框架
• 管理依赖项和项目配置
• 迭代改进生成的代码
• 测试和完善最终方案
第二天 | 现有代码库、个性化与审查
模块5 | 在代码库中工作
涵盖内容:
• 导航并理解陌生代码库
• 使用AI工具查询和分析现有项目
• 映射应用结构和依赖关系
• 生成文档和技术摘要
• 加速融入现有项目开发
模块6 | 日常任务:修复、功能与测试
涵盖内容:
• 使用AI工具调查并修复Bug
• 实现新功能与增强功能
• 编写和改进自动化测试
• 验证生成的代码及变更
• 提高日常开发任务的效率
模块7 | 个性化:什么是个性化
涵盖内容:
• 理解项目规则和配置文件
• AGENTS.md和项目记忆概念介绍
• 个性化机制的应用场景与位置
• 配置AI助手的最佳实践
• 高级实现方法概述
模块8 | 护栏、风险与判断力
涵盖内容:
• 审查和验证AI生成的代码
• 理解常见的故障模式及局限性
• 识别提示注入和安全风险
• 决定哪些工作可以委托给AI完成
• 在软件开发中应用人类判断力并保持责任感
要求
无需任何编程或AI工具使用经验。
了解代码或Git基础知识会有帮助
需拥有授权账号(Claude Code / Cursor / Copilot)
目标学员:
刚接触AI辅助开发的各类人员,包括非程序员和偶尔编写代码的人员,以及QA、数据、产品或运营等技术相关岗位。课程假定学员没有开发背景。
客户评论 (2)
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