课程大纲

Day 1：AI辅助开发工具的现状与技术能力探索

上午：AI辅助编码工具概览与趋势研判

• AI辅助编码工具的当前发展现状

• 从       GitHub Copilot 到 DeepSeek、Cursor 等前沿代码大模型工具的技术演变

• 主流代码大模型工具对代码生成、自动补全、代码优化的实际能力演示

• 大模型工具实际应用中存在的局限性与典型误区

• 代码大模型的能力边界及应用场景

• 代码生成准确性与可靠性分析

• AI工具在复杂需求、模糊需求条件下的表现

• AI模型处理跨模块、跨文件、复杂业务逻辑的能力局限分析与原因解析

• AI辅助工具未来发展趋势

• 代码大模型未来能力演进路线预测

• 大模型是否能完全取代开发人员的理性分析（以MetaGPT，OpenDevin，Manus案例说明）

• 开发人员与大模型协同开发的实际落地模式探讨与前瞻

下午：AI工具与开发人员协同工作模式实操探索

• 一线开发人员如何高效使用AI辅助工具

• 实际代码开发流程中，如何与AI进行高效互动（基于Prompt的开发实践）

• 常见的Prompt设计方法及实际应用技巧

• Prompt优化案例解析（后端开发为例）

• 复杂需求下AI与开发人员的协作模式

• AI工具处理复杂业务逻辑的实际案例分享

• 业务需求到技术实现过程中，AI工具如何协助需求细化与业务逻辑澄清

• AI与开发人员之间的任务分工与沟通模式最佳实践

• 案例分析：后端金融业务系统开发

• 大厂业务开发中引入AI辅助工具的实际案例

• AI工具在业务逻辑实现、复杂规则开发、性能优化、Bug定位等环节的具体应用

Day 2：AI辅助编码工具的落地实践与开发人员能力提升

上午：落地AI辅助工具的工程实践与关键挑战

• 代码大模型在真实企业环境中的应用挑战

• 工程环境中的模型部署、资源成本和性能权衡考量

• 如何应对AI工具生成结果的不确定性（如“幻觉”问题）

• 工程环境下模型输出的可信度提升策略（如事实校验、结果验证）

• AI工具辅助开发环境构建实践

• AI辅助编码工具与企业内部开发工具链（IDE、CI/CD、代码库、Issue管理等）的实际集成方案

• 真实项目中的高效工具集成示例（以后端系统开发环境为例）

• AI辅助开发工具的安全性与合规治理

• 如何保障AI工具使用过程中的代码安全、数据隐私与合规问题

• 金融行业使用AI工具需关注的特殊合规风险点分析与规避方法

下午：AI辅助工具时代开发人员的角色转型与技能升级

• 开发人员在AI辅助工具时代的角色定位

• AI辅助工具时代的开发人员应具备哪些核心能力与素养

• 开发人员如何利用AI工具提升自己的开发效率与代码质量

• AI工具时代的开发流程优化

• 如何在实际工作流中高效融入AI工具（从需求到测试全流程分析）

• 开发人员与AI工具之间的工作流设计及高效交互机制实践

• 开发人员与AI工具协作的未来技能要求

• 面向AI工具时代的开发人员自我技能升级路径与具体实践

• AI辅助开发工具为开发人员带来的挑战与职业发展机遇探讨