大模型技术正在推动软件研发从“人写代码、工具辅助”快速走向“AI 自主编码、人类驾驭”。对金融科技，尤其是期货与衍生品交易软件领域而言，如何在低延迟、高稳定、强合规的约束下，把 AI Coding 真正落到研发全流程，是当下最紧迫的课题。 本课程聚焦“研发效能 + 工程化驾驭”两条主线：一方面从战略高度帮助管理层看清 AI 原生软件的变局、工具选型与团队能力转型；另一方面结合 2026 年最新提出的 Harness Engineering 方法论（Agent = Model + Harness），系统讲解如何为 AI Coding 建立 Guides（前馈控制）与 Sensors（反馈控制）双支柱，让 AI 编码从“能跑”升级为“能用于生产”。

1． 结合最新大模型与AI技术，提升全局质量水平，提高效率 2． 更多的将理论与实践相结合，提出现实可行的问题解决方案 3． 强调与学员互动，采用讨论＋实践相结合的方式，在积极思考和实践中更好的掌握知识 4． 以动手实践为主，结合企业实际项目提出问题解决方案 展示大量的图示，便于学员更形象的理解知识点及相关内容

1. 基于 Ollama 离线大模型，无数据泄露风险，满足高安全行业合规要求 2. 深度整合VSCode生态与Continue+OpenSpec插件（均开源免费），提供开箱即用的标准化Spec Coding开发流程 3. 覆盖 "需求→规格→代码" 全链路，重点覆盖新需求代码生成、存量代码增量生成与遗留系统升级改造等典型场景 4. 提供标准化脚本与模板，可直接应用于企业实际项目

1. 基于 Ollama 离线大模型，无数据泄露风险，满足高安全行业合规要求 2. 深度整合AI智能体Dify生态（开源免费），提供开箱即用的标准化Spec Coding开发流程 3. 覆盖 "需求→规格→代码" 全链路 4. 提供标准化脚本与模板，可直接应用于企业实际项目

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。