一、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）

1. AI大模型对软件研发效能提升的帮助和效果

(1) AI 大模型在软件研发领域应用的主要场景及落地成熟度

(2) 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

(3) AI 大模型辅助软件研发的能力模型：提升效果的七项关键能力

2. AI大模型与软件研发结合点全景图

(1) AI大模型在研发各个阶段的结合点

(2) AI Agent 推动的研发范式变革

3. AI大模型在开发阶段的结合点

(1) AI Coding（代码智能化）的主要产品形态及业界工具

(2) AI Coding（代码智能化）的技术变革演进路线及成熟度

(3) AI代码补全实践案例

① AI代码补全的关键场景：代码续写（FIM）、代码改写（NES）

② AI代码补全的主流工具：GitHub Copilot、Cursor、国内各云厂商工具

③ 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

④ 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

⑤ 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）

⑥ AI代码补全技术框架的持续演进

⑦ 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

⑧ AI代码补全的效果提升：落地应用的技巧

1) 上下文优化策略、注释引导技巧

2) 命名规范与模式识别、项目结构优化

3) 高效编码工作流、特定场景的最佳实践

4) 补全性能优化建议、常见问题解决办法

(4) AI代码生成实践案例

① AI代码生成的关键场景：Ask、Agent、Background 模式及适用场景

② AI代码生成的主流工具：Cursor、Claude Code、国内各云厂商工具等

③ AI代码生成的演进路线：从 Chat 到 Edit，再到 Agent

④ AI代码生成的关键技术：上下文工程、Codebase、知识库、DeepWiki

⑤ AI代码生成技术框架的持续演进

⑥ 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）

⑦ AI代码生成的技术发展趋势：Vibe Coding 与 Spec Coding

1) 氛围编程与规约编程的多维度对比、适用场景、推荐工具

2) 从氛围编程走向可行代码的四个关键实践

3) GitHub Spec Kit 的五阶段工作流及案例（实操演示）

4) 氛围编程如何确保代码质量及规范合规

⑧ AI代码生成的效果提升：落地应用技巧

1) Ask 模式 - 即时对话助手

2) Agent 模式 - 自主编程代理

3) Background 模式 - 后台异步代理

4) 核心提示词结构框架及技巧：目标 + 约束 + 上下文 + 输出要求

5) Rules 使用技巧：文件结构、最佳实践、各语言常见 Rules 范例

6) Memory 使用技巧：主动告知、渐进完善、分类管理、定期维护

7) Indexing使用技巧：索引排除策略、团队协作、索引性能优化

8) Docs 使用技巧：配置文档源、精准提问、文档管理与优化

9) 业界常用的 MCP 工具集合

10) 常见模型选择策略：Claude、Gemini、GPT、DeepSeek…

(5) AI代码评审实践案例

① AI代码评审的关键场景：代码审查 & 修复闭环

② AI代码评审嵌入研发流程：代码编写、代码提交与合流阶段

③ AI代码评审的数据构造与模型训练

④ AI代码评审技术框架的持续演进

⑤ AI代码评审与公司规范的深度集成

⑥ 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）

⑦ AI代码评审的效果提升：业务定制化规范与自迭代优化

(6) AI单元测试实践案例

① AI单元测试的难点：如何达到高生成率与高准确率

② AI单元测试的主流工具及相关案例

③ AI单元测试技术框架：多阶段、多Agent协同的自动化流水线

④ 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）

4. AI大模型在测试阶段的应用与案例

(1) AI在软件测试阶段应用全景

(2) AI辅助测试用例治理的实践及案例

(3) AI辅助测试用例编写的实践及案例

① 基于思维导图形式的人机协同，实现测试用例智能生成

② 测试案例智能生成的核心要素：知识库的建设及导入

③ 基于模型训练及RAG的测试用例生成实践

(4) AI辅助接口自动化测试生成的实践及案例

① API 接口测试的智能生成工具

② 智能测试用例生成、智能测试数据生成、智能断言生成

(5) AI辅助GUI自动化测试生成的实践及案例

① 基于Browser-use + Playwright + Pytest + Allure 的实现方案

② 基于Midscene.js 的开源实现方案

5. AI大模型在CI/CD阶段的应用与案例

(1) CI/CD错误智能定位及问题解决的实践及案例

(2) 关键技术点：检索增强生成（RAG）、日志选取及压缩、提示工程

(3) CI/CD流水线的智能编排

6. AI大模型在运维/运营阶段的应用与案例

(1) AI辅助监控告警配置的实践及案例

(2) AI辅助监控查询及告警摘要实践及案例

(3) AI辅助故障分析及故障定位实践及案例

7. AI大模型在需求/迭代管理领域的应用与案例

(1) AI辅助需求归集与梳理

(2) AI辅助需求拆分与细化

(3) AI辅助需求评审与质量控制

8. AI大模型在软件研发领域未来的形态探索

(1) 数字员工的多角色引入与实践案例

(2) 研发范式变革的具体化落地案例

二、软件研发效能提升的行业案例与趋势洞察

1. 研发效能的系统性方法（行业效能基线数据与系统化模型）

2. 研发效能黄金三角 V2.0（自创知识体系）

3. 头部企业研发效能体系案例（独家内部资料）

(1) 案例企业

① 字节跳动

② 腾讯集团

③ 阿里巴巴、蚂蚁集团

④ 百度

⑤ 华为

⑥ 国外标杆公司（Google、Microsoft、Amazon等）

(2) 案例解析维度

① 研发效能组织结构（组织定位及团队划分）

② 研发效能发展历程（研发效能演进路线）

③ 研发效能平台建设（工具平台建设及现状）

④ 研发效能实践体系（效能实践体系及特色）

⑤ 研发效能度量指标（度量指标体系及特色）

⑥ 研发效能的智能化探索（AI大模型最新落地进展）

4. 研发效能度量基准报告及要点分析

(1) 国内企业研发效能度量基准值（2024 & 2025 对比分析）

(2) 研发流程、工具平台、数据度量对研发效能的影响分析

(3) 人工智能辅助软件研发的最新行业报告精华解读（2025）

三、课程整体总结及答疑

1. 课程内容深化：结合学员问题，给出针对性指导建议（深度研讨）

2. 开放性问题研讨：AI 时代对个人的转型要求及行业机遇（深度研讨）