课程简介

AI编程课程，融合大模型技术、多Agent技术、AI编程工具(尤其是Cursor)、私有化部署(CodeGeeX)以及企业应用实践。

目标收益

培训对象

课程内容

第一天：大模型技术基础与AI编程工具
上午：大模型与多Agent技术基础
1.大模型技术革新与编程领域应用
￮大模型技术发展里程碑：从GPT到DeepSeeker的演进
￮编程领域的大模型特性与优势
￮DeepSearcher等推理增强技术在代码生成中的应用
￮大模型的思维链能力与编程逻辑推理
￮案例分析：大模型解决复杂算法问题的思维过程展示
2.多Agent技术与智能编程助手
￮Agent智能体技术架构与工作原理
￮编程领域Agent的核心能力构建
￮工具使用与环境交互：从代码生成到自动调试
￮多Agent协作框架在软件开发中的应用
￮前沿案例：多Agent驱动的代码审查与优化系统
3.大模型编程能力评估与最佳实践
￮编程能力评测基准：HumanEval、MBPP等标准解析
￮提示工程在代码生成中的最佳实践
￮大模型辅助编程的局限性与挑战
￮行业实践分享：如何整合大模型提升开发效率
￮互动演示：结对编程中的AI辅助最佳实践
下午：AI编程工具全景与Cursor深度实践
1.AI编程工具生态与对比分析
￮主流AI编程工具功能矩阵对比
￮GitHub Copilot、Cursor、CodeGeeX等工具各自优势
￮开源模型VS闭源模型：性能与适用场景对比
￮AI编程工具选型策略：项目类型、安全需求与成本考量
2.Cursor深度实践与高级技巧
￮Cursor核心工作原理与架构设计
￮高效使用Cursor的工作流程与最佳实践
▪文件夹导航与代码上下文管理
▪智能代码补全与重构技巧
▪智能问答与代码优化（Ctrl+L）
▪代码生成与编辑（Ctrl+K）
￮Cursor高级功能实战：
▪MCP协议连接终端与外部工具
▪多文件协同编辑与架构设计（Composer模式）
▪Agent模式复杂需求拆解与分步开发
▪自动化代码审查与提交消息生成
￮实战案例演练：
▪从需求文档到完整项目的Cursor辅助开发流程
▪代码库重构与现代化改造实践
▪多人协作开发中的Cursor应用技巧
3.企业案例与经验分享
￮大型IT企业Cursor落地案例分析
￮开发效率提升量化指标与ROI分析
￮团队协作模式转变与最佳实践
￮跨部门协作中的AI编程工具应用
第二天：企业级AI编程实践与私有化部署
上午：CodeGeeX私有化部署与企业级应用
1.企业AI编程战略与实施路径
￮企业级AI编程战略布局与价值评估
￮安全合规风险评估与管控策略
￮AI编程助手在敏感行业的应用边界
￮开发团队转型与能力建设
￮案例分析：金融科技企业的AI编程转型之路
2.CodeGeeX私有化部署技术详解
￮CodeGeeX模型架构与技术优势
￮私有化部署的技术路线与方案设计
▪硬件规划与性能评估
▪容器化部署与服务编排
▪高可用性与扩展性设计
￮本地模型部署步骤与最佳实践
▪Ollama部署流程与优化配置
▪模型量化与推理加速技术
▪本地向量库集成与知识增强
￮安全与隐私保护措施
▪数据流控制与敏感信息管理
▪模型访问权限与审计机制
▪合规性保障与风险控制
3.企业知识库与代码资产集成
￮企业代码资产向量化与检索增强
￮私有化RAG架构在代码生成中的应用
￮企业级编程规范与最佳实践融合
￮实战演示：基于内部代码库的智能编程助手构建
下午：软件全生命周期的AI赋能与未来展望
1.软件全生命周期的AI赋能实践
￮需求分析与架构设计阶段的AI辅助
▪需求文档智能分析与用例生成
▪架构图与系统设计自动化
▪UML图表生成与代码映射
￮编码与测试阶段的AI赋能
▪自动化单元测试生成与维护
▪代码质量分析与优化建议
▪自动化API测试用例生成
￮部署与运维阶段的AI应用
▪自动化部署脚本生成
▪故障诊断与解决方案推荐
▪性能优化与监控配置
￮企业案例分享：全流程AI赋能的质效提升分析
2.跨团队协作中的AI编程实践
￮产品、设计与开发团队的AI协作模式
￮技术文档自动化与知识管理优化
￮跨角色配合的AI工作流设计
￮非技术人员与AI编程工具的协作模式
￮实战演练：产品需求到代码实现的AI赋能流程
3.AI编程未来趋势与企业战略规划
￮多模态AI编程助手的发展前景
￮行业特化模型与垂直领域应用
￮低代码/无代码与AI编程的融合趋势
￮企业AI编程能力建设路线图
￮开放讨论：企业如何构建AI编程的核心竞争力