你将获得

  • 代码实例详解 + 6 小时直播精讲
  • 掌握知识工程的本质与方法
  • 软件开发全流程的 LLM 引入策略
  • LLM 常用交互模式与最佳实践
  • 团队赋能，打造 AI 学习型团队

AI 导学

在 AI 技术迅猛发展的今天，软件工程正经历从“代码为中心”向“知识为中心”的深刻变革。本课程《徐昊 · AI 时代的软件工程》紧扣后端与架构领域核心痛点，系统讲解大语言模型（LLM）如何重塑软件开发流程，从知识获取、业务建模到测试驱动开发，构建高效、可落地的 AI 协同开发模式。你将深入掌握 LLM 在架构设计、需求建模、自动化测试中的实战技巧，学习如何通过思维链（CoT）、TQA 等交互模式提升开发效率与质量。课程结合 Spring Boot、TDD、结对编程等真实场景，帮助你在实际项目中快速应用 AI 工具。无论你是希望提升技术深度的后端工程师，还是寻求架构升级的团队负责人，这门课都将助你掌握 AI 时代的核心竞争力，实现从“编码者”向“知识工程师”的跃迁。

课程介绍

「极客时间 AIGC 未来教育系列课程」

AIGC 的浪潮风起云涌，在大多数程序员心中，都认为自己是写代码的，所以对于大模型的流行难免产生这样的担忧——ChatGPT 都可以写代码了，那自己是不是未来都要被它取代了？

这恐怕是对软件工程的最大误解。软件开发的核心不是产生代码，而是知识的获取与学习，写代码在软件开发中只占很小的比例，甚至还不是复杂度最高的一部分。也正因如此，如果只把 LLM 作为“编程助手”，对于软件开发效率的提升作用有限。

AI 时代的软件工程，将会变为知识工程。也就是说，想要真正发挥 LLM 的潜力，需要我们从源头出发，把关注点从如何构造软件，变成如何提取组织知识，让知识变成 LLM 能够理解的形式。

为此，我们邀请了 Thoughtworks 全球技术策略顾问徐昊老师，带你掌握知识工程的本质与方法，掌握如何在软件开发全流程中有效管理业务知识，并采用恰当的 LLM 交互方式加速知识传递，最终提高软件研发效能。

课程设计

课程主要分成四个部分。

第一部分，帮你建立知识工程的整体框架。讨论如何识别软件中的不同知识类别，分析这些知识在传递过程中的认知行为模式，以及如何根据行为模式的不同，选择合适的 LLM 交互模式。

第二部分，带你学习业务知识管理。讲解业务建模、用户故事编写等环节中，需要提取和传递的关键知识有哪些，以及如何将它们组织成 LLM 容易理解的方式。你将了解在业务知识管理中，知识过程是怎么样的，以及有哪些典型的 LLM 模式。

第三部分，实现测试驱动 AI 开发。我们将会讨论如何引入 LLM 来加速知识传递，了解 LLM 结对编程以及引入 LLM 构建有效测试策略的思路与方法。学完这个部分，你将会掌握编码测试阶段如何与 LLM 有效合作。

第四部分，讨论如何构建 AI 辅助的团队。毕竟任何改变，只有彻底改变了团队中的人，才算是真正的落地，AI 也不例外。

需要特别说明的是，为了帮你最大化学习效果，除了图文音频的讲解之外，我们还特别安排了 6 次专场直播，由徐昊老师分享他对于知识工程与大模型应用相关的最新认知。

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