第一章 AI技能——新时代的技术岗位竞争力
内容重点
- AI大模型与研发工具应用趋势
- 软件开发范式的变革正在到来
- 提示词技巧：人类与AI沟通的桥梁
AI赋能研发：提升代码开发与数据分析效率
软件开发范式的变革正在到来需要现场演练支撑，对象、步骤和检查点会在训练中逐步明确
授课讲师：
曹文斌 · 研发项目管理与产品创新专家
课程大纲
第二章 AI在产品设计中的应用——全面提升设计效率
内容重点
- 高效办公：提高日常办公效率
- 文档撰写：设计说明书等技术文档
- 资料整理：高效整理研究资料
- 演示材料：快速制作美观清晰的PPT
- 演示：AI用法
第三章 AI在代码开发中的应用——全面提升开发效率
内容重点
- 代码阅读：快速理解复杂代码
- 代码编写：高效生成代码与注释
- 代码检查：检查代码规范
- 代码调试：辅助定位错误并修正
- 代码重构：优化代码
第四章 AI在数据处理中的应用——全面提升数据价值
内容重点
- 使用DeepSeek分析Excel/CSV
- 使用专业AI工具分析数据
- 可视化图表自动生成
- 在产品中集成AI数据分析
- AI协助进行算法设计
第五章 开发AI智能体——全面提升AI助手的价值
内容重点
- 智能体与智能体开发
- 基于工作流的智能体开发方法
- 在现有系统中集成智能体
- 演示：智能体开发
第六章 企业级AI研发的实施与挑战
内容重点
- 从个人应用到企业应用的过程
- 企业数字化面临的挑战
- 模型私有化的挑战
- 信息安全的挑战
- 数智化发展的挑战
适合对象
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进
课程定位与主要问题
任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界进入具体案例后，团队能同时确认方向和下一步做法
核心收益
- 场景边界更清楚：AI工具在代码生成与调试中的实际应用
- 熟练使用AI工具进行数据分析辅助
- 领会如何将AI集成到研发流程中提升开发效率
- 理解AI智能体在研发场景中的应用方法
课程背景与交付信息
AI工具进入真实流程后，难点通常不在演示，而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从AI大模型与研发工具应用趋势切入，再对齐软件开发范式的变革正在到来与课后复用方式。
课程时间
1天，6小时
授课方式
现场讲授，案例分享，学员互动，现场演练
课程内容重点
01AI大模型与研发工具应用趋势
02软件开发范式的变革正在到来
03AI在产品设计中的应用——全面提升设计效率
04高效办公：提高日常办公效率
05文档撰写：设计说明书等技术文档
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
查看讲师主页课程差异说明
本课程页面围绕《AI赋能研发：提升代码开发与数据分析效率》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 6 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？
建议由业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队共同参加，便于课后在同一套判断标准下继续推进。
学习这门课可以获得什么收益？
掌握AI工具在代码生成与调试中的实际应用；熟练使用AI工具进行数据分析辅助。
课程通常安排多长时间？
课程通常可按1天，6小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认
课程采用什么授课方式？
课程主要采用现场讲授，案例分享，学员互动，现场演练，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用
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
