AI辅助业务合规和风险管理实战

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。

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

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。