1. 课程所涉及软件全部开源，且可离线私有化部署，保护企业数据安全 2. 动手上机实践，带领学员搭建CV，语音和NLP LLM体系 3. 结合企业实际痛点与业务需求，结合大模型技术，给出解决方案

需求#3要求四个维度的能力：测试设计、测试执行、质量保障、测试体系建设。这不是单一技能培训，而是测试能力的全面升级。任志超在蔚来建立了完整的座舱测试体系（线上重大问题下降66%），有从测试设计到体系建设的全链路经验。 任志超的职业路径从测试开发→QA经理→质量负责人→工程效率负责人，完整覆盖了测试人员从执行者到体系建设者的成长路径，理解测试团队在每个阶段需要的不同能力。 小红书0→90+人QA团队从零建设的经验，提供了测试体系建设的一手方法论。 课程将AI赋能测试作为核心亮点——不是传统的测试方法论培训，而是面向AI时代的测试能力升级。

本课程将Spec Coding方法论与Agent/智能体开发场景深度融合，帮助Agent开发工程师建立"Spec驱动Agent开发"的工程化工作流。

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。

在 GitHub Copilot、Cursor 等工具完成“代码补全”的市场教育后，随着 OpenAI o1/o3、Claude 3.7 等推理模型（Reasoning Models）的爆发，软件研发正迎来从“AI 辅助”向“AI 驱动（Agentic Workflow）”跨越的临界点。然而，多数企业在追求研发提效的进程中，仍受困于“存量代码鸿沟”（AI 难以理解逻辑复杂的旧系统）、“环节自动化孤岛”（产品、开发、测试仍需大量手动对接）以及“模型幻觉风险”。 本课程正是为破解上述痛点而设计的 AI-Native 研发全生命周期实战培训。课程拒绝停留在简单的 Prompt 技巧层面，而是深入探讨如何构建一套“对 Agent 友好”的工程体系。核心内容围绕“Agent 架构设计”、“全链路流程重构”与“存量系统 Agent 化改造”三大主线展开： 1. 底层解构：工程化 Agent 系统架构 —— 深度拆解 S-P-A（感知-规划-执行）架构、三级记忆模型与基于 CLI/Skill 的自定义技能库设计，带您理解 Agent 运行的底层逻辑。 2. 全生命周期实战：从 Spec 到 PR 合流 —— 覆盖从 v0 原型设计、基于规格驱动（Spec-driven）的 SDD 开发、到自愈式测试与 AIOps 运维，实现从“想法”到“高质量代码”的端到端提效。 3. 核心攻坚：软件系统的 Agent 友好改造 —— 这是本课程的灵魂。我们将手把手教您通过模块化描述（Standardized MD）、多层次上下文索引、以及架构即代码（Architecture as Code）等手段，将企业的“遗留系统”改造为 Agent 能够精准识别、高效协作的“数字基座”。 这不仅是一场技术培训，更是一次研发效能的范式升级。它旨在驱动资深工程师从“代码搬运工”转型为“Agent 运行系统（Harness）的总建筑师”，通过构建人机协同的标准化 SOP，实实在在地缩短产品交付周期。

大模型与 Agent 认知基础：从“会用大模型”升级为“理解Agent 系统”