面向具备 LLM 开发经验的资深工程师、架构师及技术管理者。本课程深度聚焦 “架构确定性” 与 “工程可靠性”。以“规范驱动开发—上下文资源化—元数据深度对齐—Sim2Real 自动化评估”为核心方法论，攻克金融科技等高约束场景下智能体系统不可预测、难治理、难以规模化的工程难题。

1.语义确定性：掌握 Ontology（OP-LAP）建模与 Schema-as-Code，实现“物理数据—语义实体—业务动作”一致映射。 2.决策可解释：掌握 OAG（Ontology-Augmented Generation）链路，实现“回答—证据—动作”强绑定与可回放审计。 3.运行可控性：掌握 AIP-like架构，实现 API-First、事件驱动、权限隔离与故障降级。 4.工程确定性：掌握 Spec-Kit SDD 与 Skill 契约化封装，实现从模糊意图到可验证交付。 5.评估可迁移：掌握 E2E 评估体系与 Sim2Real 方法，打通离线评测与线上放量。 6.组织可治理：构建 AI-BOM 与可观测体系，实现版本化、审计化、可追责的长期运营闭环。

帮助企业一线开发、测试人员系统了解当前AI辅助开发工具的发展现状和未来趋势，明确AI在编码辅助中的能力边界与使用方式，了解如何结合AI高效完成软件开发任务，为企业后续落地AI工具奠定认知基础。

深入理解大模型（LLM）在软件研发中的关键原理与前沿进展，深度探讨 DeepSeek 的独特优势、训练策略与技术细节。 系统掌握提示词工程与RAG（检索增强）等核心技术在复杂业务/大规模项目中的具体应用与落地方案。 建立高级研发流程（需求拆解、架构设计、自动编码、测试与合并、上线运维）的大模型融合框架，包括数据治理、安全合规、团队协作方式转变等。 建立深度度量体系和实践规范，从工具链到组织管理，全面提升研发效能并沉淀最佳实践。

零售信贷领域的技术负责人、数据科学家、风控经理 对最新大模型技术栈在实际应用中的实施有兴趣的研究者与开发者 负责贷前准入与授信决策系统开发与优化的团队成员

本课程融合顶尖科技企业与金融机构的实战经验，从战略视角出发，聚焦工程问题导向，系统讲解AI如何实现从“工具赋能”到“系统重构”的跃迁。课程以“战略动因 → 技术落地 → 治理升级”三大板块展开，配合大量案例、流程图与实操建议，帮助学员构建智能化转型的系统方法论与可操作路径。