AI驱动的“二次开发”研发效能提升实战训练营
适合作为默认学习方案，完整覆盖本课程的核心目标、主要模块和实操安排。
AI驱动的“二次开发”研发效能提升实战训练营
在数智化转型的深水区，软件二次开发已不再是简单的功能修补，而是连接标准产品与客户个性化需求的关键纽带
授课讲师：
徐晓仪 · 数智化转型与AI应用实战专家
把正在用的工具、岗位场景和输出要求说清楚，人工智能应用训练更便于整理成课纲版本
可选交付版本
不同版本会按参训对象、课时长度和案例深度做取舍，最终课纲以需求沟通后的方案为准。
AI驱动的“二次开发”研发效能提升实战训练营（AI版）
AI版，侧重不同授课形式或交付设计。
适合对象
软件研发工程师、交付经理、技术架构师、二开团队骨干（约80人）
课程定位
AI任务拆解、流程嵌入和输出复核需要落到岗位动作，训练会围绕关键问题完成一轮方法校准
课程适配与选型边界
这部分用于判断《AI驱动的"二次开发"研发效能提升实战训练营》是否适合当前培训需求，重点看对象、场景、模块和讲师匹配度
软件研发工程师、交付经理、技术架构师、二开团队骨干（约80人）
本课程围绕《AI驱动的二次开发研发效能提升实战训练营》提供多个交付版本，便于企业根据培训对象、授课时长和场景重点选择合适方案
课程内容重点包括第一部分：顶层设计与新研发范式——解决为什么做与怎么思考、第一讲：AI时代的二次开发革命（第1天 上午）、第二讲：技术底座——大模型原理与知识工程（第1天 下午）等，实际取舍可按企业需求和课时安排确认
建议结合参训对象基础、当前业务场景、期望课时、讲师经验，由徐晓仪主讲来判断是否匹配
本页承接单门课程的对象、讲师、大纲、收益和咨询转化；如果用户仍在比较人工智能应用主题范围，可先进入相关主题页；如涉及工具、模板或清单，仅作为需求沟通方向，具体交付形式以确认后的课程方案为准
核心收益
- 掌握核心方法： 精通华为三层五阶八步AI建设方法论，建立AI重塑软件工程的顶层思维
- 突破二开瓶颈： 学习如何利用AI打破遗留系统黑盒，实现对旧代码（Legacy Code）的…
- 精通AI工具： 熟练运用DeepSeek等大模型进行代码生成、单元测试与自动化版本编写，编码效率提升30%-50%
查看更多收益 收起更多收益
- 融合敏捷流程： 掌握看板（Kanban）+ AI的管理方法，利用AI Agent实现从模糊需求到用户故事（User Story）的自动化拆解
- 输出实战成果： 通过黑客马拉松，基于通用行业场景（如智慧园区、政务数据治理），输出可运行的AI二开插件或智能体
课程背景与交付信息
在数智化转型的深水区，软件二次开发已不再是简单的功能修补，而是连接标准产品与客户个性化需求的关键纽带。面对政企客户日益复杂的定制化需求，传统的堆人头式开发模式已难以为继，面临着遗留系统理解难、版本缺失、交付周期长等核心痛点。 本课程作为外部商业化培训，引入华为GTS、SAP、微软GitHub等业界领先企业的AI+软件工程（AI-ASE）最佳实践。课程不依赖特定的内部平台，而是讲授通用的AI研发方法论与工具链（如DeepSeek通用能力、Copilot编程范式、RAG架构），结合敏捷看板管理理念，帮助研发团队掌握从作…
课程时间
5天，30小时
授课方式
理论讲授、案例拆解、工具实操、工作坊（Workshop）、黑客马拉松
课程内容重点
01AI驱动的“二次开发”研发效能提升实战训练营：业务场景、工具应用与质量检查
02场景识别：业务任务、工具适配与使用边界
03流程嵌入：提示词、数据输入与输出校验
04应用复盘：效率指标、风险控制与迭代计划
课程大纲
AI时代的二次开发革命（第1天 上午）
一、行业趋势：从人工代码到AI驱动工程（AI-ASE）
- 二开的结构性矛盾： 认知过载、技术负债与测试缺失
- 业界标杆实践解析
- 华为GTS案例： 如何利用平台+流程+工具将交付周期缩短30%
二、核心方法论：华为三层五阶八步
- 五阶路径（Stages）： 场景-流程-组织-数据-IT
技术底座—大模型原理与知识工程（第1天 下午）
一、解构大模型在二开中的应用逻辑
- 核心技术：RAG（检索增强生成）
- 原理： 数据 x 知识 = 智能
二、实操
- 演练：搭建AI辅助二开环境
- IDE插件配置： 配置通用AI编程助手，连接本地知识库
AI驱动的需求分析与看板管理（第2天 全天）
一、敏捷看板（Kanban）与AI的深度融合
- 看板核心： 可视化价值流，限制在制品（WIP），拉动式生产
- 需求侧的AI赋能（DFD范式）
二、工作坊：从模糊需求到User Story场景模拟： 某政务数据大屏的定制化二开。
遗留系统理解与代码重构（第3天 上午）
一、破解黑盒：AI辅助代码理解
- 代码解释： 利用AI分析无注释的遗留代码，生成业务逻辑流程图
- 依赖分析： 识别代码异味（Code Smells）与潜在的耦合风险
二、智能化重构（Refactoring）
AI辅助编码与质量内建（第3天下午）
一、编码阶段的Copilot模式
- 上下文感知： 如何让AI感知跨文件的工程上下文，实现精准的代码补全
- SQL与数据处理： 通过自然语言生成复杂的数据库查询语句与报表逻辑
二、测试防护网的构建
从辅助到自主—Agent（智能体）开发（第4天 全天）
一、Agentic Workflow（智能体工作流）
二、场景实战：构建二开小助手Agent任务： 开发一个能自动查询服务器状态、分析日志并发送日报的运维Agent。
- 定义
- 工具： 定义模拟的API接口
- 调试优化： 验证Agent在遇到API报错时的自我修正能力
二开黑客马拉松与结营（第5天 全天）
一、综合场景黑客马拉松（Hackathon）题目库（通用行业场景）：
- 智慧社区： 基于开源大模型，二开一个物业智能问答与报修助手
- 数据治理： 开发一个多云资源账单自动分摊的计算插件
- 组队作战（敏捷小组，每组5-6人）
- 必须使用看板管理进度
- 核心代码由AI生成占比需超过50%
- 必须包含自动化测试用例
二、成果路演与点评
- 专家点评： 基于业务价值、AI技术深度、代码质量进行评分
- 行动计划： 学员输出《回到岗位的AI二开落地行动画布》
- 配套工具包
- 《华为数智化AI建设方法论三层五阶八步全景图》（电子版）
- 《研发效能成熟度评估表》（Excel工具）
- 《AI编程提示词（Prompt）最佳实践手册》
- 《AI实施八步法落地画布》（A3打印版模板）
- 《跨行业AI二开创新场景清单》（手册）
讲师介绍
徐晓仪
数智化转型与AI应用实战专家
曾任华为数字化战略与架构总监、招商局蛇口集团CDO，拥有27年数字化转型经验。擅长企业数字化转型战略规划、数据治理与AI应用落地，主导过多个亿级回报的数智化项目，具备从顶层设计到场景落地的全链路实战能力
查看讲师主页课程常见问题
这门《AI驱动的"二次开发"研发效能提升实战训练营》适合哪些企业或学员？
适合软件研发工程师、交付经理、技术架构师、二开团队骨干（约80人）。如果需求还停留在主题了解阶段，建议先看相关主题或方案页；如果已经在选具体课程，本页可用于判断讲师、对象、大纲和交付安排
这门课主要解决什么问题？
本课程围绕《AI驱动的二次开发研发效能提升实战训练营》提供多个交付版本，便于企业根据培训对象、授课时长和场景重点选择合适方案。课程页重点说明单门课程的训练重点和适配场景，不替代主题页对人工智能应用的系统解释
课程内容通常会覆盖哪些训练重点？
可重点查看页面中的课程内容重点和课程大纲。本课程当前呈现的核心模块包括第一部分：顶层设计与新研发范式——解决为什么做与怎么思考、第一讲：AI时代的二次开发革命（第1天 上午）、第二讲：技术底座——大模型原理与知识工程（第1天 下午）等
如何判断这门课和同主题其他课程怎么选？
优先比较参训对象、行业场景、讲师背景、案例方向、课时长度和大纲深度；同一主题下的多门课应承担不同选课意图，避免只按泛主题词判断
课程是否一定提供工具、模板或清单？
页面中如提到工具演练、清单或模板，只表示培训沟通时可确认的方向，不默认承诺固定交付物；最终以企业需求沟通后的课程方案为准
