AI时代软件研发效能提升落地实战

 第一部分：AI 大模型辅助软件研发效能提升（AI4SE 企业真实落地最佳实践）

• AI大模型对软件研发效能提升的帮助和效果
  • AI 大模型在软件研发领域应用的主要场景及落地深度
  • AI 大模型助力研发效能提升的实际效果，对结果指标的贡献
  • AI 大模型辅助软件研发的能力模型：七项提升效果的关键能力
• AI大模型与软件研发结合点全景图
  • AI大模型在研发各个阶段的结合点
  • AI Agent 推动的研发范式变革
• AI大模型在开发阶段的结合点
  • AI Coding（代码智能化）的主要产品形态及业界工具
  • AI Coding（代码智能化）的技术变革演进路线及成熟度
  • AI代码补全实践案例
  • AI代码补全的关键场景：代码续写（FIM）、代码改写（NES）等
  • AI代码补全的主流工具：GitHub Copilot、Cursor、国内各云厂商工具
  • AI代码补全的基础实现：技术原理、补全专用高精度大模型的落地实现
  • AI代码补全的关键技术：模型训练、模型推理、上下文管理、场景识别
  • AI代码补全的效果评估：度量指标与基准（采纳率、生成率、CPO等）
  • AI代码补全技术框架的持续演进
  • AI代码补全的效果提升：公司内效果提升方法、业务定制私有化模型
  • AI代码补全的效果提升：落地应用的技巧
    • 上下文优化策略、注释引导技巧
    • 命名规范与模式识别、项目结构优化
    • 高效编码工作流、特定场景的最佳实践
    • 补全性能优化建议、常见问题解决办法
• AI代码生成实践案例
• AI代码生成的关键场景：Ask、Agent、Background 模式及适用场景
• AI代码生成的主流工具：Cursor、Claude Code、国内各云厂商工具等
• AI代码生成的演进路线：从 Chat 到 Edit，再到 Agent
• AI代码生成的关键技术：上下文工程、Codebase、知识库、DeepWiki
• AI代码生成技术框架的持续演进
• AI代码生成的效果评估：度量指标与基准（点踩率、行业各大评测集）
• AI代码生成的技术发展趋势：Vibe Coding 与 Spec Coding
  • 氛围编程与规约编程的多维度对比、适用场景、推荐工具
  • 从氛围编程走向可行代码的四个关键实践
  • GitHub Spec Kit 的五阶段工作流及实操案例
  • 氛围编程如何确保代码质量及规范合规
• AI代码生成的效果提升：落地应用技巧
  • Ask 模式 - 即时对话助手
  • Agent 模式 - 自主编程代理
  • Background 模式 - 后台异步代理
  • 核心提示词结构框架及技巧：目标 + 约束 + 上下文 + 输出要求
  • Rules 使用技巧：文件结构、最佳实践、各语言常见 Rules 范例
  • Memory 使用技巧：主动告知、渐进完善、分类管理、定期维护
  • Indexing使用技巧：索引排除策略、团队协作、索引性能优化
  • Docs 使用技巧：配置文档源、精准提问、文档管理与优化
  • 业界常用的 MCP 工具集合
  • 常见模型选择策略：Claude、Gemini、GPT、DeepSeek…
• AI代码评审实践案例
• AI代码评审的关键场景：代码审查 & 修复闭环
• AI代码评审嵌入研发流程：代码编写、代码提交与合流阶段
• AI代码评审的数据构造与模型训练
• AI代码评审技术框架的持续演进
• AI代码评审与公司规范的深度集成
• AI代码评审的效果评估：度量指标与基准（好评率、AI评审占比等）
• AI代码评审的效果提升：业务定制化规范与自迭代优化
• AI单元测试实践案例
• AI单元测试的难点：如何达到高生成率与高准确率
• AI单元测试的主流工具及相关案例
• AI单元测试技术框架：多阶段、多Agent协同的自动化流水线
• AI单元测试的效果评估：度量指标与基准（编译通过率、覆盖率）
• AI大模型在测试阶段的应用与案例
  • AI在软件测试阶段应用全景
  • AI辅助测试用例治理的实践及案例
  • AI辅助测试用例编写的实践及案例
  • 基于思维导图形式的人机协同，实现测试用例智能生成
  • 测试案例智能生成的核心要素：知识库的建设及导入
  • 基于模型训练及RAG的测试用例生成实践
  • AI辅助接口自动化测试生成的实践及案例
  • API 接口测试的智能生成工具
  • 智能测试用例生成、智能测试数据生成、智能断言生成
  • AI辅助GUI自动化测试生成的实践及案例
  • 基于Browser-use + Playwright + Pytest + Allure 的实现方案
  • 基于Midscene.js 的开源实现方案
• AI大模型在CI/CD阶段的应用与案例
  • CI/CD错误智能定位及问题解决的实践及案例
  • 关键技术点：检索增强生成（RAG）、日志选取及压缩、提示工程
  • CI/CD流水线的智能编排
• AI大模型在运维/运营阶段的应用与案例
  • AI辅助监控告警配置的实践及案例
  • AI辅助监控查询及告警摘要实践及案例
  • AI辅助故障分析及故障定位实践及案例
• AI大模型在需求/迭代管理领域的应用与案例
  • AI辅助需求归集与梳理
  • AI辅助需求拆分与细化
  • AI辅助需求评审与质量控制
• AI大模型在软件研发领域未来的形态探索
  • 数字员工的多角色引入与实践案例
  • 研发范式变革的具体化落地案例

第二部分：软件研发效能提升的行业案例与趋势洞察

• 研发效能的系统性方法（行业效能基线数据与系统化模型）
• 研发效能黄金三角 V2.0（自创知识体系）
• 头部企业研发效能体系案例（独家内部资料）
  • 案例企业

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    • 字节跳动
    • 腾讯集团
    • 阿里巴巴、蚂蚁集团
    • 百度
    • 华为
    • 国外标杆公司（Google、Microsoft、Amazon等）

• 案例解析维度
• 研发效能组织结构（组织定位及团队划分）
• 研发效能发展历程（研发效能演进路线）
• 研发效能平台建设（工具平台建设及现状）
• 研发效能实践体系（效能实践体系及特色）
• 研发效能度量指标（度量指标体系及特色）
• 研发效能的智能化探索（AI大模型最新落地进展）
• 研发效能度量基准报告及要点分析
  • 国内企业研发效能度量基准值（2024 & 2025 对比分析）
  • 研发流程、工具平台、数据度量对研发效能的影响分析
  • 人工智能辅助软件研发的最新行业报告精华解读（2025）

第三部分：课程整体总结及答疑

• 课程内容深化：结合学员问题，给出针对性指导建议
• 开放性问题研讨：AI 时代对个人的转型要求及行业机遇