课程大纲
专题一：遗留代码维护与破局
- •如何让 AI 快速接手历史包袱沉重的真实项目
- •针对没有文档、没有测试的老旧项目
- •利用 AI 快速进行上下文摸底、依赖关系梳理
- •安全地进行修改与扩展
专题二：大型项目重构实战
- •如何借助 AI "指挥千军万马"
- •将错综复杂的"意大利面代码库"重构成清晰分层架构
- •大规模代码重构的 AI 提示策略
- •分步校验方法
专题三：AI 友好架构设计
- •怎样的架构设计最符合"AI 的脾气"
- •设计出能让 AI 理解得更准、改得更稳的代码结构
- •易于 AI 代理拆解与并行生成的模块化边界设计
专题四：TDD 工作流进阶
- •如何建立对 AI 产出代码的绝对信任
- •超越初级的红绿重构，针对复杂业务逻辑制定测试策略
- •通过严格的测试驱动开发 (TDD) 高阶循环
- •用测试代码为 AI 挂上"安全网"
专题五：安全审查与质量防御
- •规模化生成代码后，如何保障系统级安全
- •结合 OWASP Top 10 等行业安全标准
- •定制深度的系统级安全审查提示词模板
- •建立企业级的防线
专题六：复杂团队协作与并发冲突治理
- •当团队中每个人都使用 AI 批量生成代码时，如何避免"代码踩踏"
- •利用规范驱动进行前置任务边界划分
- •AI 时代的团队 Git 分支策略
- •防冲突最佳实践
专题七：数字员工体系与极致人效组织
- •如何突破单人开发瓶颈，真正实现"10 个人干 100 个人的活"
- •AI 时代的组织结构演进
- •运用多智能体团队搭建全自动的"数字员工体系"
- •将 AI 从"代码助手"升级为"独立产研单元"
专题八：自动化部署与生产级安全护栏
- •如何放心让 AI 参与甚至主导自动化部署
- •构建人机协同的最终信任防线
- •将 AI 深度集成到 CI/CD 部署流水线中
- •设置自动化测试拦截、自动化合规审计等"硬护栏"