AI 大模型生成代码落地与最佳实践(2 天) --结合金融案例分析与上机实操

AI 大模型生成代码落地与最佳实践(2 天) --结合金融案例分析与上机实操
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    讲师简介

    赵老师,毕业于清华大学软件学院

    • 具有 20 年 IT 项目实战经验,6 年 AI 经验,3 年大模型应用经验,10 年技术团队管理 经验,涉及互联网金融与银行项目,敏捷项目管理,DevOps 工具链研发等。包括金融 系统、广告系统、企业信息化、企业互联网应用,AI 技术与应用等。
    • 有 17 年培训授课经验。任多届中软技术大会、 TID 大会出品人,特约专家讲师,QCon DevOps 专家讲师。
    • 曾任某互联网公司 AI 研究院质量与工程效率负责人,带领 50 人团队负责人工智能产 品工程效率工具链研发等工作。
    • 技术上主要擅长 AI 大模型赋能落地,自动化与敏捷开发/测试,持续集成环境构建, Scrum 团队管理,DevOps 和工程效率工具链研发等。
    • 管理上主要擅长团队梯队化建设,团队激励,绩效管理,规则与制度建立,高效沟通 等。
    • 曾获得阿里达摩院人工智能训练师(高级),AWS  云计算架构师,PMP ,ISTQB,国 家软件评测师,6 Sigma GB 等多项认证。
    • 拥有 17 项目国家技术发明专利(第一发明人),涉及 AI 算法、效能等。

     

    课程优势

    1. 课程所涉及软件全部开源,且可离线私有化部署,保护企业数据安全
    2. 动手上机实践,带领学员实操
    3. 结合企业实际痛点与业务需求,结合大模型技术,给出解决方案


    课程大纲

    软件研发痛点与大模型应用典型问题分析~0.5小时
    提示词工程与提示词库应用~1小时
    • 提示词工程
      • 什么是提示词工程?
      • 如何设计有效提示词
      • 提示词万能公式
      • 提示词优化方案
      • 【案例】提示词返回精准答案
    • 提示词库与脚本调用大模型
      • 维护提示词库
      • 关键词匹配
      • 开发脚本调用大模型
      • 【案例】一键式调用大模型
    • 上机实操
      • 设计不同提示词,代码生成效果对比
    利用 Idea+大模型生成代码  ~ 2.5 小时
    • Idea ProxyAI 提示词优化
      • 自动接受
      • 编辑代码
      • 修复代码错误
      • 生成提交信息
      • 生成匹配查找名
      • 评审变更
      • 找 bug
      • 写测试代码
      • 代码解释 •    重构
      • 优化
      • 【上机实操】
    • ProxyAI 配置
      • 温度值
      • 最大补全标记数
      • 代码分析深度
      • 参考外部文档
      • 自定义角色
      • 【上机实操】
    • 利用Idea ProxyAI+大模型生成代码
      • 接入本地私有化模型
      • qwen3-coder 应用
      • 多模态大模型 llama-vision
      • 多模态大模型调用
      • @ Symbols快捷指令
        • @Files 单文件引用
        • @Folders 文件夹引用
        • @代码分析
        • @图片
      • 【案例】引用文件生成 java 代码
      • 【案例】引用文件夹生成 java 代码
      • 【案例】引用 UI 控件图像生成 java 代码
      • 【案例】进行某 java 项目代码开发
      • 【案例】多模型调用代码生成结果对比
      • 【上机实操】
    AI 智能体搭建与 RAG 应用  ~ 2 小时
    • Dify 概述与主要功能
      • Dify 平台概述
      • Dify 的核心功能与优势
      • Dify 与其他平台对比
    • 构建本地知识库
      • 什么是知识库
      • 向量数据库
      • 使用 Embedding 模型将文本转换为数值向量
      • 导入文本
    • RAG 概述
      • 什么是 RAG
      • RAG 架构
      • 检索模块
      • 生成模块
      • 融合模块
    • 遵循规范的代码生成
      • 【案例】构建编码规范知识库并调用 RAG 生成代 码
    • 上机实操
      • 导入本地知识库
      • 创建 AI agent 生成代码
    大语言模型在研发领域的落地应用  ~ 6 小时
    • 大模型在CICD 中应用
      • 大模型在全链路 CICD  中应用
    • 需求文档评审与理解
      • 大模型进行需求文档评审
      • 【案例】大模型理解需求并生成代
      • 【上机实操】
    • 存量工程代码理解与续写
      • 【案例】使用 Idea 进行存量代码理解
      • 【案例】设计合理提示词
      • 【案例】进行增量功能续写
      • 【上机实操】
    • 新需求代码生成
      • 【案例】基于需求生成设计文档
      • 【案例】设计文档 review 与优化
      • 【案例】根据设计文档生成代码
      • 【上机实操】
    • 代码理解与重构建议
      • 代码重构概述
      • 通过大模型进行代码解释
      • 通过大模型进行代码重构
      • 【案例】代码重构效果对比
      • 【上机实操】
    • 降低代码复杂度
      • 【案例】降低已有代码复杂度
      • 【上机实操】
    • 缺陷检测与代码审查
      • Code review 概述
      • Code review 结果解析
      • Code review 结果推送
      • 【案例】大模型进行自动化 code review
      • 【上机实操】
    • 性能瓶颈分析与优化
      • 【案例】利用大模型进行代码性能瓶颈分析
      • 【案例】利用大模型进行 SQL 性能瓶颈分析
      • 【案例】大模型提供优化方案后的性能验证
      • 【上机实操】
    • 上机实操
      • 结合企业实际项目,进行上机实操
    课程总结与答疑  ~ 0.5 小时