课程介绍

凌云光作为国内领先的机器视觉与光技术企业，拥有VisionWare算法平台等核心软件产品，研发团队在AICoding领域已有初步探索。本次培训旨在针对AICoding在凌云光实际落地中的痛点问题，结合讲师真实项目案例，提供可复用的方法论和操作规范。

课程特点

问题驱动：围绕凌云光团队实际痛点展开，而非泛泛的工具介绍。

工具纵深：系统覆盖ClaudeCode、OpenSpec、Superpowers三大核心工具的深度用法。

流程闭环：从单人使用到多人协作，从新项目到老项目，完整串通AICoding全流程。

实操为主：每个模块均含现场实操或结合学员实际项目的研讨环节。

课程收益

工具层面：精通ClaudeCode规约体系，掌握OpenSpec和Superpowers的完整用法。

协作层面：建立多人AICoding的隔离机制与协作流程，解决"互相覆盖"问题。

实战层面：获得新项目、规范化项目、遗留系统三类场景的AI介入策略。

课程安排

工具层面：精通ClaudeCode规约体系，掌握OpenSpec和Superpowers的完整用法。

协作层面：建立多人AICoding的隔离机制与协作流程，解决"互相覆盖"问题。

实战层面：获得新项目、规范化项目、遗留系统三类场景的AI介入策略。

课程大纲

模块一：AICoding工具深度精通（3课时）

目标：从"装上能用"到"用对用深"，精通ClaudeCode及其生态工具的核心机制。

1. Claude Code核心机制与规约体系

• CLAUDE.md三层架构（全局层/项目层/个人层）详解与编写原则

• CLAUDE.md编写实战：必写内容、反模式警示、现场共创

• Claude Code高级特性：Agentic模式、Worktree会话、Cron定时任务、订阅 vs. API Key选型

2. OpenSpec：规格驱动开发框架

• 核心理念：在写代码之前先对齐"要构建什么"，需求规格随代码同步演进

• 核心工作流：propose → apply → verify →      archive → sync

• 团队价值：上下文持久化、特性交叉影响检测、安装配置实操

3. Superpowers：AI编程技能框架

• 核心理念：为AI注入开发纪律（澄清→设计→计划→编码→验证），杜绝"上来就写"

• 核心Skill：brainstorming、writing-plans、TDD驱动

• 三者协同：OpenSpec定需求 + Superpowers控流程 + Claude Code干活的组合工作流演示

模块二：多人AICoding协作——AI特有的冲突问题与应对

目标：解决AI写代码特有的协作难题——改动面广、速度快、冲突密度高，传统Git工作流不够用。

1. AI写代码的协作特殊性

• AI改代码 ≠ 人改代码：改动面天然发散、速度极快、冲突概率指数级上升

• 核心矛盾：Worktree/分支只是"隔离"（推迟冲突），没有"消除"冲突

• 典型翻车场景解析与现场复现

2. 从源头控制AI的改动范围

• 任务粒度设计：小任务比大任务安全得多，用Superpowers天然控粒度

• 用CLAUDE.md限定AI的修改边界——最高杠杆的做法

• 架构层面的隔离：模块领地划分、公共代码"保护区"机制

• 现场研讨：以学员项目为例，画出"模块领地图"和"保护区清单"

3. 合并策略与团队配置

• 高频小PR、合并顺序调度、"基座先行"模式

• CLAUDE.md团队治理与一致性保障

• 现场实操：模拟多人团队并行开发，对比"不控制范围"与"控制范围"的冲突差异

模块三：分场景实战——新项目、规范项目、遗留系统（4课时）

目标：针对三类典型场景，提供从0到1的完整AICoding操作路径。

1. 新项目：AI原生的开发方式

• 从零开始的完整流程：OpenSpec提案 → Superpowers设计拆解 → Claude Code逐任务TDD执行 → 归档

• 新项目CLAUDE.md模板分享

• 案例复盘：分布式调度器的AI原生开发全过程

2. 规范化项目：已有架构和流程的项目

• 接入策略：渐进式接入、让AI"读懂"既有项目

• 与现有CI/CD流程集成：CLAUDE.md中声明CI命令，AI自行验证后再提交

• 多模块复杂项目的分治策略与现场研讨

3. 遗留系统：年久失修的老项目

• 老项目核心挑战：无文档、无测试、强耦合、人员绑定

• AI介入三步走：考古还原 → 补测试加固 → 重构/重写决策

• 案例复盘：大几十万行CRM系统的四个里程碑重构全过程及关键发现

• 现场实操：学员提供老项目代码，现场演示AI考古→加固→重构

模块四：生产级质量保障与端到端流程串联

目标：串成完整的生产级闭环，解决"AI写的代码敢不敢上线"的问题。

1. 代码质量分级管控

• 四类软件的AI介入策略：全自动 / 里程碑审查 / 合规介入      / 人工值守

• 凌云光场景讨论：VisionWare算法模块、客户交付系统、内部工具分别属于哪一类？

• AI + 人工双重Review的实操流程与Checklist

2. 端到端流程串联

• 完整工作流：需求（OpenSpec）→设计（Superpowers）→分工（Worktree）→执行（ClaudeCode）→审查（双层Review）→归档

• R.I.P.E.R. Five开发流程在AICoding场景下的适配

3. 凌云光落地路线图研讨

• 分组工作坊：各组选择实际项目，编写CLAUDE.md、设计协作策略、制定AI介入分级、规划落地路径

• 各组汇报、讲师点评与Q&A

附录：课程产出物清单