课程简介
基于mal.ai真实项目，2人团队两个月产出200万+行代码的实战方法论
目标收益
培训对象
技术管理者、架构师、高级开发工程师、效能团队
课程大纲
| AI Coding现状与挑战 |
- AI编程工具全景：Copilot、Cursor、Claude Code、通义灵码等 - 为什么大多数团队AI编程提效不明显？ - 从"AI辅助"到"AI Native"的范式转变 |
| Spec Coding方法论 |
- 什么是Spec Coding？为什么它是AI Coding的关键 - Spec的层次结构：System Spec → Module Spec → Task Spec - 如何写出AI能理解的高质量Spec - 实战：将一个需求转化为Spec并让AI生成代码 |
| 工程化保障体系 |
- Naming Rules规范：让AI产出保持一致性 - 代码审查策略：AI代码的质量门禁 - 技术债务控制：确保AI产出不污染代码库 - Mono-repo + CI/CD的配合策略 |
| 团队落地实践 |
- 从个人提效到团队提效的路径 - 不同角色如何协作：架构师、开发、测试 - 真实案例：2人团队如何完成10人团队的工作量 - 常见陷阱与避坑指南 |
| 动手实验（2天版） |
- 实验1：搭建Spec Coding工作流 - 实验2：完成一个完整功能的AI Coding全流程 - 实验3：代码审查与质量评估 |
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AI Coding现状与挑战 - AI编程工具全景：Copilot、Cursor、Claude Code、通义灵码等 - 为什么大多数团队AI编程提效不明显？ - 从"AI辅助"到"AI Native"的范式转变 |
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Spec Coding方法论 - 什么是Spec Coding？为什么它是AI Coding的关键 - Spec的层次结构：System Spec → Module Spec → Task Spec - 如何写出AI能理解的高质量Spec - 实战：将一个需求转化为Spec并让AI生成代码 |
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工程化保障体系 - Naming Rules规范：让AI产出保持一致性 - 代码审查策略：AI代码的质量门禁 - 技术债务控制：确保AI产出不污染代码库 - Mono-repo + CI/CD的配合策略 |
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团队落地实践 - 从个人提效到团队提效的路径 - 不同角色如何协作：架构师、开发、测试 - 真实案例：2人团队如何完成10人团队的工作量 - 常见陷阱与避坑指南 |
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动手实验（2天版） - 实验1：搭建Spec Coding工作流 - 实验2：完成一个完整功能的AI Coding全流程 - 实验3：代码审查与质量评估 |
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