AI工程化与开发提效工作坊

AI工程化底座与边界与高ROI场景地图与优先级被放在同一组任务里，方便参训团队对照自己的场景调整做法

1天税务管理

授课讲师： 曹文斌 · 研发项目管理与产品创新专家

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课程大纲

课程总览

一、课程基本信息

课程背景与设计理念

课程目标

1. 系统掌握AI在研发全流程中的典型应用场景
2. 建立可复用、可验证的AI辅助开发工作法
3. 掌握AI编码结果的质量、安全与合规控制方法
4. 形成团队级《AI编码工具引入与规范计划 V1.0》

四、课前准备

五、课程详细议程

规范体系：提示词、代码、评审、数据安全四件套

内容重点

2. 代码规范与AI产出标识
3. 评审与准入
4. 数据安全与脱敏

计划路演与点评

内容重点

2. 最终交付：每组提交《AI编码工具引入与规范计划V1.0》

总结与迁移

六、学员核心产出

1. 引入背景与目标
2. 工具与场景映射
3. 使用规范与禁止边界
4. 质量与安全控制机制
5. 提示词模板与沉淀方式
6. 度量指标
7. 推进计划

适合对象

软件开发工程师（含架构师、前端/后端工程师等）

课程定位与主要问题

《AI工程化与开发提效工作坊》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接

核心收益

场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
围绕AI工程化底座与边界校准目标和边界，明确课堂重点动作
流程复用更容易：高ROI场景地图与优先级安排练习，检查方法、工具和流程是否可用
沉淀工具引入：从买一个到选对 + 接得上相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

与设计理念

在AI编码工具逐步普及的背景下，研发团队普遍存在会用但用不稳、能提效但不可控的问题。本课程以工程化视角切入，帮助开发工程师将AI从个人效率工具升级为团队级、流程级能力

课程时间

1天

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

学员准备

- 笔记本电脑与开发环境- 可访问的AI编码工具- 电源、网络通畅五、课程详细议程模块1: AI工程化底座与边界 AI在研发流程中的角色：个人助手（加速） vs 团队能力（标准化/复用）建议生成（proposal）≠ 直接合并（merge）三条红线（课上就立规矩）不输入敏感信息/密钥/客户数据不把AI输出当事实：必须验证（编译、测试、review、对照文档）不绕过既有工程流程（分支、CR、CI、发布）模块2: 高ROI…

课程内容重点

01AI工程化底座与边界

02高ROI场景地图与优先级

03工具引入：从买一个到选对 + 接得上

04规范体系：提示词、代码、评审、数据安全四件套

05度量与试点：没有指标就没有推广

06计划路演与点评

讲师介绍

曹文斌

研发项目管理与产品创新专家

研发项目管理与产品创新专家。22年研发项目管理实战专家，前百度资深架构师/CTO。擅长AI赋能、产品研发与技术团队管理，拥有从架构设计到企业技术战略落地的完整实战经验

互联网科技电力能源通信制造业金融银行政府国企

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课程差异说明

本课程页面围绕《AI工程化与开发提效工作坊》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

软件开发工程师（含架构师、前端/后端工程师等）。

学习这门课可以获得什么收益？

明确工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差；围绕AI工程化底座与边界校准目标和边界，明确课堂重点动作。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配