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課程簡介

模塊1 —— 共享基礎(第1-2天)

第1天 —— 上午:AI採納中的人為因素
• 信任/依賴校準:何時使用AI,何時停止。
• 團隊協議結構(觸發器/動作/證據/所有者)。
• 提示詞策展人角色:驗證、決策、簽署。AI事件響應計劃。

第1天 —— 下午:限制條件、風險和合規性
• 真實LLM能力——提示詞風險向量:注入、數據洩露、幻覺。
• 法律框架:GDPR、歐盟AI法案——行業標準(DICOM、HL7、HIPAA)。
• 實作練習:將領域標準轉化為提示詞護欄。

第2天 —— 上午:提示詞的技術架構
• 代理架構:記憶體、上下文、目標——從提示詞設計角度。
• API整合和領域數據源,多代理和提示詞鏈接。

第2天 —— 下午:企業提示詞解剖
• 六個層級:角色/上下文/限制條件/領域標準/格式/範例。
• 提示詞層級:系統(組織範圍)——領域(團隊範圍)——任務(個人範圍)。
• 演示:解構一個幼稚的提示詞,重建它。第3-5天的團隊簡報。

模塊2 —— 共同構建工作坊(第3-4-5天)

第3天 —— 探索和標準審計

  • 並行團隊工作坊:架構師、特定領域開發者、後端、QA。
  • 映射企業標準和限制條件——識別跨團隊衝突。
  • 第3天成果:標準地圖 + 影響/努力優先級矩陣。

第4天 —— 慣例設計和模板構建

  • 命名慣例、版本控制、標籤系統(團隊、領域、目標工具)。
  • 構建首個驗證模板:TypeScript DICOM、代碼審查、QA測試、API文檔。
  • 第4天成果:4+運營模板 + 慣例指南。

第5天 —— 圖書館匯集、治理和正式移交

  • 圖書館組織,GitHub Copilot / Cursor /內部LLM API整合。
  • 提示詞策展人角色、質量指標、團隊儀式、30天部署計劃。
  • 第5天最終成果:文檔化圖書館v1.0 + 治理憲章 + 30天計劃。

最低要求

  • 已完成至少一個AI培訓(入門或進階)。
  • 技術人員:具備公司技術棧的開發經驗。
  • 管理人員:對AI工具的基本熟悉(ChatGPT、Copilot等)。
  • 公司承諾:團隊領導者在第3-5天積極參與。
  • 前期準備:現有標準文檔(README、編碼指南)。

目標受眾

  • 軟件架構師
  • 開發者(特定領域、後端、前端)
  • QA工程師/代碼技術人員
  • 團隊領導和中層管理者
  • IT經理、決策者和AI項目負責人
 35 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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