第1章：AI编程工具- CodeBuddy概述和原理

1、AI编程进化史：从“代码补全”到“自主执行智能体”

2、CodeBuddy 产品定位：它是“AI结对编程工程师”，不是“高级问答机器人”

3、核心能力对比：传统AI（给思路/代码片段） vs CodeBuddy（交可运行工程+测试+文档）

4、CodeBuddy 技术内核：AI大脑 + 任务拆解 + 工具链执行 + 多模型支持（混元/DeepSeek等）

5、适用人群与场景：后端/前端/全栈工程师、技术Leader、架构师、测试开发、SRE

5、CodeBuddy 与 Copilot/Cursor 等工具的差异化优势

7、CodeBuddy 国内生态深度适配：腾讯云开发、腾讯文档、企业微信无缝对接

8、企业计费与安全体系：私有化部署、数据隔离、Credits积分制与成本控制

第2章：CodeBuddy快速上手与环境配置

1、CodeBuddy IDE/插件版本选择与安装流程

2、运行环境与依赖配置：多语言运行时、虚拟环境、容器化支持

3、用户界面与主要功能区详解：工作区、AI辅助面板、调试控制台

4、项目初始化与代码文件管理：创建/打开项目、多模型选择

5、对话模式与计划模式（Plan Mode）的切换与使用场景

6、Checkpoint 回滚与任务恢复：安全实验的核心机制

7、上下文管理与引用：@workspace、@docs、@knowledge 的基础使用

第 3 章：CodeBuddy高效工作流与团队配置规范

1、项目级配置入门：.codebuddy 目录结构与作用

2、通过 Rules 定义技术栈、代码规范、API约定

3、团队共享指令集：创建自定义斜杠命令（/test-gen、/refactor、/explain-legacy）

4、Plan Mode 复杂任务拆解：从需求到设计评审的AI辅助步骤

5、Checkpoint 最佳实践：风险重构与实验性开发的零成本试错

6、版本检查与环境同步：确保团队AI行为一致性

7、Subagent（子智能体）初探：将复杂任务委托给专用智能体

8、MCP（多智能体协作协议）概述：规划、编码、测试、审查智能体的协作基础

第 4 章：CodeBuddy企业级提示词工程

1、AI大模型的提问原理与边界认知

2、提示词的基本结构：角色、任务、上下文、格式约束

3、提示词黄金公式：做什么 + 有什么 + 怎么排

4、五种核心技巧：角色扮演、少样本学习、分步拆解、边界控制、格式限定

5、正确给AI下指令的3个原则：明确、可验证、有约束

6、四类企业模板：文件生成、数据处理、文档撰写、信息整理

7、优化答案的6种模板：追问、举例、反例、对比、限定范围、分步确认

8、实战练习：从模糊需求到清晰提示词的转换

第 5 章：CodeBuddy上下文工程和Harness驾驭工程

1、多轮对话上下文保持：让AI记住之前的决策

2、结合知识库的提示词：@knowledge 引用企业内网文档、PRD、技术规范

3、动态提示词技术：根据代码仓库状态自动生成上下文

4、提示词版本管理与A/B测试

5、自检与个人提示词词库管理：让CodeBuddy越用越懂你的项目

6、反幻觉技巧：如何要求AI提供引用来源、验证中间结果

7跨语言提示词策略：Java、Python、Go 项目之间的提示词迁移

8、团队提示词工程知识库的构建与运营

第 6 章：CodeBuddy开发实战（一）：遗留系统维护与重构

1、遗留代码的常见痛点：缺乏文档、复杂依赖、技术债务

2、代码解释与理解：利用CodeBuddy生成流程图、时序图、变量关系图

3、自动生成遗留代码文档：函数注释、模块说明、架构概览

4、识别代码坏味道：重复代码、过长函数、不合理耦合

5、安全重构实践：利用CodeBuddy设计重构步骤，配合Checkpoint回滚

6、为遗留代码补充单元测试：自动生成测试用例与Mock数据

7、实战案例：对一段500行无注释C++/Java函数进行完整分析与重构

8、从重构中沉淀团队规范：将被验证的提示词转为Rules

第 7 章：CodeBuddy开发实战（二）：前后端一体化开发与测试

1、从需求到数据库：自然语言生成ER图、DDL语句、索引建议

2、API设计自动化：根据需求生成OpenAPI规范、接口文档

3、后端代码生成：Spring Boot/FastAPI/Express 的控制器、服务层、数据访问层

4、前端页面生成：React/Vue 组件、响应式布局、状态管理

5、前后端联调代码自动生成：API调用封装、Mock数据、集成测试

6、可信交付实践：反向生成单元测试、集成测试、Release Notes

7、实战案例：图书管理系统或员工信息看板的完整开发流程

8、代码审查中的AI应用：让CodeBuddy预审PR，生成审查清单

第8章 架构演进：CodeBuddy数据库优化、MCP多智能体与企业知识图谱

1、AI辅助数据库性能优化：慢查询分析、索引推荐、SQL重写

2、MCP架构深入：规划智能体、编码智能体、测试智能体、审查智能体的协作模式

3、MCP实战演示：协调本地代码生成智能体与云端审查智能体，完成“生成-审查-修改”闭环

4、知识图谱构建基础：从代码、文档、Wiki抽取实体关系

6、企业级应用场景：安全知识图谱、业务知识库、架构资产地图

7、案例：安全知识图谱系统自动构建（威胁情报采集→实体关系抽取→图谱可视化）

8、多智能体未来趋势：具身智能协作、大规模智能体生态、自适应学习

9、技术雷达：CodeBuddy + MCP 在企业落地的成熟度评估

第 9 章：CodeBuddy团队赋能、效能度量与AI友好工程文化

1、CodeBuddy作为团队新成员：Onboarding规范与“入职文档”

2、度量AI效能：关键指标体系（原型开发时间、代码复用率、测试覆盖率、缺陷逃逸率、AI采纳率）

3、安全与合规边界：敏感信息识别、本地模式、脱敏功能、私有化部署策略

4、建立团队的提示词工程知识库：沉淀、分享、迭代高质量提示词模板

5、技术文档自动化：利用AI从代码和提交记录生成架构决策记录(ADR)

6、打造“人机结对编程”工作流：任务分配、AI产出检查、人类决策介入点

7、代码审查中的AI赋能：自动生成审查清单、预检PR、识别常见安全问题

8、内部社区建设：定期AI Coding案例分享会、黑客马拉松

第 10 章：CodeBuddy综合实战工作坊与课程总结

1、分组挑战说明：选题与团队组建（3-4人/组）

2、实战任务一：“老代码翻译官”——30分钟内利用CodeBuddy生成架构图+注释+测试用例+识别Bug

3、实战任务二：“快速原型MVP”——基于一句话需求从零构建可运行Web应用（员工信息看板/待办事项）

4、实战任务三：“API医生”——诊断性能或安全API问题，输出优化方案和重构代码

5、成果展示与点评：每组3分钟演示（关键提示词分享+运行效果+心得）

6、课程核心要点回顾：一张图总结AI协同开发闭环（需求→设计→编码→测试→审查→文档→部署）

7、后续行动建议：

1）个人：建立自己的提示词模板库，每日复盘AI使用

2）团队：下周内完成一个真实项目的 .codebuddy 配置落地

3）公司：组织内部AI Coding案例分享会，设立“AI效能之星”奖项

8、Q&A 与资源分发：提供本课程所有案例代码、提示词模板、Rules配置、MCP示例及推荐阅读清单