课程大纲
理解工具与首次构建
AI编码工具的实际运作原理
涵盖主题:
• 理解上下文窗口及其局限性
• 无状态特性及AI模型在会话中如何保留信息
• 计划 → 执行 → 审查的工作流程
• AI编码工具的优势领域及薄弱环节
• 与AI助手高效协作的最佳实践
AI编码生态概览
涵盖主题:
• 当前AI编码生态系统概览
• 理解Cursor、GitHub Copilot和Claude Code等工具的区别
• 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
• 开发团队中工具采用的实用建议
提示词结构分析
涵盖主题:
• 高效提示词的关键组成部分
• 提供背景并清晰定义任务
• 指定输出格式和约束条件
• 常见提示词框架和模板
• 提升提示词质量和一致性的技巧
首次编码:从零构建
涵盖主题:
• 从空文件夹开始构建项目
• 创建初始应用结构和脚手架
• 管理依赖项和项目配置
• 迭代优化生成的代码
• 测试并完善最终方案
现有代码库、个性化与审查
在代码库中工作
涵盖主题:
• 导航和理解陌生代码库
• 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
• 加速进入现有项目的入职过程
日常任务:修复、功能与测试
涵盖主题:
• 使用AI工具调查和修复Bug
• 实现新功能和增强
• 编写和改进自动化测试
• 验证生成的代码和变更
• 提升日常开发任务的生产力
个性化:是什么
涵盖主题:
• 理解项目规则和配置文件
• AGENTS.md和项目记忆概念简介
• 个性化机制的应用场景和时机
• 配置AI助手的最佳实践
• 高级实现方法概览
护栏、风险与判断
涵盖主题:
• 审查和验证AI生成的代码
• 理解常见的故障模式和局限性
• 识别提示词注入和安全风险
• 决定哪些工作可以委托给AI
• 在软件开发中应用人类判断并保持责任归属
要求
无需任何编码或AI工具经验。
了解基础代码或Git有帮助。
拥有许可账户(Claude Code / Cursor / Copilot)。
目标受众:
AI辅助开发初学者,包括非程序员和偶尔编码者,以及QA、数据、产品或运营等技术相关岗位人员。不要求具备开发背景。
客户评论 (2)
关于隐私与政策的考量
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