課程簡介
四層個人化堆棧
第一層:了解(Knows)| 規則與 AGENTS.md
涵蓋主題:
• 定義專案規範與編碼標準
• 記錄架構與技術限制
• 建立工具中立的專案指南
• 確保開發團隊與 AI 工具之間的一致性
第二層:能力(Can)| 技能
涵蓋主題:
• 創建可重複使用的專業知識單元
• 僅在需要時加載上下文資訊
• 在提升任務效能的同時減少上下文大小
• 構建可重複使用的工作流與專業知識庫
第三層:連接(Reaches)| MCP
涵蓋主題:
• 將 AI 工具連接到外部系統與服務
• 存取程式碼庫、資料庫與文件來源
• 擴展 AI 編碼輔助工具的機能
• 實施安全的集成與治理控制
第四層:執行(Acts)| 代理
涵蓋主題:
• 了解自主 AI 代理及其能力
• 自主讀取、編寫、測試並修訂程式碼
• 管理目標驅動的工作流與委派任務
• 為 Agentic 系統建立監督與人機審查機制
第一天 | 委派與擴展工具
模組一 | 從助手到代理
涵蓋主題:
• 理解 AI 助手與自主代理之間的差異
• 行內程式碼補齊與 Agentic 委派的區別
• Agentic 工作流如何改變開發任務的結構
• 識別適合委派給代理的任務
• 與自主 AI 系統協作的最佳實踐
模組二 | 免監督且包含迴圈的委派機制
涵蓋主題:
• 撰寫有效的 AI 代理指令
• 提供充分的上下文與業務需求
• 定義執行時的限制條件與邊界
• 建立明確的驗收標準與成功指標
• 在維持品質的同時最小化人工干預
• 如何構建迴圈機制
模組三 | 個人化堆棧及其應用場景
涵蓋主題:
• 理解四層個人化堆棧架構
• 使用規則與 AGENTS.md 定義專案規範
• 判定不同情境下適用的個人化機制
• 跨工具與專案有效率地管理上下文
• 建立一致的 AI 輔助開發環境
模組四 | 技能與子代理
涵蓋主題:
• 為常見工作流與任務創建可複用的技能
• 打包專業知識以便重複使用
• 理解子代理與隔離上下文的角色
• 將有限範圍的任務委派給專門代理
• 透過模組化 AI 工作流提升效率
第二天 | 工具連接、並行處理與治理
模組五 | MCP:連接與構建
涵蓋主題:
• 理解模型上下文協議(MCP)的原理
• 將 AI 工具連接到外部系統與服務
• 集成瀏覽器、資料庫、程式碼庫與文件來源
• 構建自定義 MCP 服務器
• 管理存取控制與安全性考量
模組六 | 紀律嚴謹的 Agentic 工作流
涵蓋主題:
• 建立可重複使用的 AI 輔助開發流程
• 與 AI 代理進行發想與規劃
• 協作構建與實施解決方案
• 測試並驗證生成的輸出結果
• 審查並終交付物,加入適當的驗證步驟
• 如何設定目標
模組七 | 並行開發
涵蓋主題:
• 同時運行多個 AI 代理
• 使用隔離分支與 Git worktrees 進行工作
• 協調跨並行工作流的開發活動
• 合併並驗證來自多個代理的輸出結果
• 透過並行執行策略提升生產力
模組八 | 風險、審查與治理
涵蓋主題:
• 評估與審查外部技能與 MCP 服務器
• 理解安全與治理風險
• 管理權限與存取權利
• 保護敏感資料與智慧財產權
• 建立審查流程與質量保證實踐
模組九 | AI 在軟體開發中的採用:案例與後續步驟
涵蓋主題:
• 組織如何將 AI 集成至軟體開發生命週期(SDLC)
• 來自不同產業的實際應用案例與實施範例
• 常見的 AI 採用途徑:個人採用、團隊採用及組織層級賦能
• SDLC 各階段的典型用例:
• 需求收集與文檔
• 程式碼生成與原型設計
• 測試與質量保證
• 程式碼審查與重構
• 文件與知識管理
• DevOps 與事件管理
• 治理模型、政策與安全考量
• 衡量 AI 輔助開發的生產力與投資回報率
• 構建內部 AI 採用藍圖
• 為參與者及其團隊定義切實可行的下一步行動
互動式研討工作坊
• 參與者開發團隊目前面臨的挑戰
• 識別適合立即採用的高價值用例
• 風險、障礙與組織層面的考量
• 制定 AI 集成的初步行動計畫。
最低要求
具備專業開發經驗、熟練使用終端機及擁有 Git 工作知識。需經常使用 AI 編碼工具,或已完成「基礎課程」。
受眾
正在使用 AI 工具的開發人員、負責團隊採用的技術主管,以及構建技能和 MCP 服務器的平台或 DevOps 工程師。
客戶評論 (2)
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