让AI写出符合你风格的代码。通过我们的工具,你可以将普通的AI助手转变为真正的编程伙伴,这些伙伴不仅能理解你的编码习惯,还能准确把握项目上下文,帮助你更高效地完成工作。

课程说明

将通用AI助手转变为个性化的编码伙伴,打造专属你的AI编程辅助工具。

核心价值主张

停止浪费时间在通用的AI建议上。学会创建一个真正理解您特定情境和需求的个性化AI编码伙伴,无论您使用哪个AI工具(Cursor、Copilot、Amp、Claude Code、Windsurf等)。

专业讲师

  • 伊莲娜·贝格:拥有DevOps/SRE/Cloud、应用AI和工程领导经验的工程和AI领导者。
  • 艾萨克·弗拉特:拥有在大型科技公司、开源项目和为公司提供咨询经验的开发效率专家。

合作企业案例

  • SpecStory
  • 旅游和休闲
  • 电缆与无线通信
  • GitHub
  • 微软
  • 谷歌
  • canonical
  • Answer AI
  • 以及更多知名企业

学员所属企业

  • 亚马逊(AWS)
  • 微软
  • 谷歌
  • X
  • Shopify
  • 思科
  • 领英
  • 红帽
  • DocuSign
  • 高通
  • 怪物
  • 博思艾伦汉密尔顿
  • TrustLayer
  • 等全球顶尖企业

每周课程安排

第1周:基础与个性化

人工智能辅助软件开发简介

  • 明确课程核心方向与学习目标
  • 掌握工具与人工协同模式:Claude、Copilot、Cursor、Codex等工具搭配实操
  • 识别AI辅助开发的能力、限制、陷阱、安全性及编码模式基础
  • 零门槛快速启动:现代IDE、终端或浏览器代理快速配置

上下文工程与无缝设置

  • 掌握上下文堆栈核心:规则、文档、工具三大模块
  • MCP实践技巧:上下文配置与行动执行
  • 支持文档管理:关键库/框架文档导入、更新,静态导入与MCP结合
  • 决定性与验证方法:烟雾提示、黄金答案、脚本检查实操

第2周:交互式开发与协作

交互式代理与先规格规划

  • 先规格流程标准化:需求→任务→约束→评估全流程
  • 精通IDE与终端中的现代编码代理使用
  • 风险范围管控:缩小差异、功能标志、回滚计划制定
  • 自定义MCPs、工作流程、命令和子代理开发

AI代码审查、PR编排与安全

  • 编码代理安全管控:私有数据+不可信环境风险规避
  • 审批与执行模式:细粒度权限、沙箱、执行环境配置
  • 可审计性实现:结构化日志与Git历史记录管理
  • AI驱动DevOps:PR处理、项目管理、部署、可观察性落地

第3周:异步代理、CI/CD与高级技术

异步/后台代理 & 动态上下文

  • 背景代理架构搭建:SaaS、GitHub Actions、计划任务、作业运行器
  • 高效AI委派:端到端AI执行规范与环境配置
  • 持续AI自动化实现软件项目全流程自动化

并行化、衡量效率和持续改进

  • 并行代理与工作流程应用,大幅提升开发生产力
  • AI驱动软件开发的效率与品质衡量、分析方法
  • 项目数据挖掘,支撑基于证据的决策与持续优化

关键学习成果

技术技能提升

  • 通用AI设置系统:构建适配所有主流AI工具的上下文系统,无供应商锁定
  • 自动上下文演变:依据实际编码模式自动更新上下文配置
  • 模式挖掘与分析:将AI错误转化为高效学习机会
  • MCP服务器开发:打造日常可用的实用自动化工具

实际应用能力

  • 在主流AI编码工具中创建并维护上下文无关规则
  • 高效管理同步多格式工具上下文(Amp、Copilot、Cursor、Windsurf、Claude Code等)
  • 分析对话历史,识别并修复AI模式故障
  • 构建深度适配工作流程的高效集成方案

标准化工作流程

  • 掌握基于计划和任务的标准化代理工作流程
  • 运用针对性强的人机协同增强开发方法
  • 精准匹配任务与最优AI辅助方案
  • 掌握企业级AI部署策略与标准化流程

企业集成落地

  • 企业环境中AI编码工具的落地实施
  • AI开发安全与合规性核心要点
  • 团队AI工具高效采用策略
  • 组织内个性化上下文规模化推广
  • 与现有企业开发工作流程无缝集成

目标受众

本课程专为以下开发者打造:

  • 使用AI编码助手,但受限于通用建议无法高效开发的开发者
  • 希望通过个性化AI工具最大化开发生产力的从业者
  • 需要无供应商锁定的AI编码辅助解决方案的技术人员
  • 追求生产环境可用的实用方案,而非纯理论知识的开发者
  • 认可AI价值,却不知如何最大化发挥AI编程能力的工程师

课程理念

  • 全程聚焦实际生产应用,拒绝空泛理论
  • 供应商中立方案,保障长期学习与使用价值
  • 自动化模式分析,实现开发能力持续迭代优化
  • 所学即所用,打造每日生产环境可直接使用的实用工具
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