AI 赋能软件开发全流程专题培训
专题1：《ToB业务分析与AI需求建模全实操》（2天）
培训目标：掌握AI辅助ToB业务需求调研、NPDP导向需求建模的全流程，独立输出ToB软件的可落地需求文档
适配工具：ChatGPT-4o、Notion AI、需求建模AI工具（如Productboard AI）
第1天：ToB业务需求调研的AI工具落地
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时段
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核心内容
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实操任务（ToB案例：企业ERP采购模块）
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当日考核
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上午（9:00-12:00）
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1. ToB业务需求的核心痛点：企业客户的“流程合规+效率”双诉求<br>2. AI辅助ToB行业调研：用AI爬取/分析同行业ERP采购模块的竞品需求<br>3. AI用户访谈分析：上传企业客户访谈录音，AI自动提炼需求痛点
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用ChatGPT+Notion AI生成《制造业ERP采购模块行业需求调研摘要》
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提交调研摘要（AI辅助产出）
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下午（13:30-17:00）
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1. NPDP产品规划框架：AI对齐“五维能力”的需求分层方法<br>2. AI生成ToB需求文档：用AI将痛点转化为用户故事、PRD核心模块<br>3. AI需求评审：用AI校验PRD的业务完整性、ToB合规性
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用AI生成《ERP采购模块PRD（核心功能篇）》
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提交PRD初稿（含AI评审意见）
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第2天：需求风险与AI迭代管理
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时段
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核心内容
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实操任务（延续ERP采购模块案例）
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当日考核
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上午（9:00-12:00）
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1. ToB需求风险：AI识别“客户需求冲突”“合规漏洞”等风险点<br>2. AI可行性评估：用AI输出技术/业务/成本的可行性分析报告
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用AI生成《ERP采购模块需求可行性分析报告》
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提交可行性报告
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下午（13:30-17:00）
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1. AI需求优先级排序：基于NPDP价值矩阵，用AI排序需求迭代顺序<br>2. AI迭代计划生成：输出含工期、资源的迭代Roadmap
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用AI生成《ERP采购模块1.0迭代计划》
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综合考核：调研+PRD+可行性+迭代计划
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专题2：《ToB软件架构设计与AI辅助决策》（2天）
培训目标：掌握ToB软件架构的AI辅助选型、风险预演方法，输出符合ToB高可用要求的架构方案
适配工具：GitHub Copilot Labs、架构师AI助手（如ArchiAI）、[Draw.io](Draw.io) AI
第1天：ToB架构核心场景的AI选型
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时段
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核心内容
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实操任务（案例：企业CRM系统架构）
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当日考核
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上午（9:00-12:00）
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1. ToB架构核心诉求：高可用、高并发、数据安全（适配企业级场景）<br>2. AI架构选型：用AI对比微服务/单体架构在ToB场景的适配性<br>3. AI拆分微服务：输出CRM系统的微服务边界划分
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用AI生成《CRM系统微服务架构选型报告》
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提交选型报告
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下午（13:30-17:00）
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1. AI架构可视化：自动生成架构拓扑图、数据流图<br>2. AI风险预演：识别架构的性能瓶颈、依赖风险
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用AI生成《CRM系统架构图+风险预演清单》
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提交架构图+风险清单
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第2天：ToB架构的AI合规与资源测算
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时段
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核心内容
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实操任务（延续CRM案例）
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当日考核
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上午（9:00-12:00）
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1. ToB数据架构：AI辅助设计数据权限、隐私合规方案（适配企业数据安全要求）<br>2. AI合规检查：校验架构的等保2.0适配性
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用AI生成《CRM系统数据合规架构方案》
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提交合规方案
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下午（13:30-17:00）
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1. AI资源测算：输出服务器、存储、带宽的部署资源清单<br>2. AI成本评估：计算架构落地的硬件/人力成本
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用AI生成《CRM系统部署资源+成本测算表》
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综合考核：选型+架构图+合规+测算表
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专题3：《全栈开发落地与AI代码工程提效》（2天）
培训目标：掌握AI辅助全栈代码开发、调试、工程化的方法，独立完成ToB模块的全栈开发
适配工具：Cursor、GitHub Copilot、AI代码调试工具（如CodeLlama）
第1天：全栈基础开发的AI提效
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时段
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核心内容
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实操任务（案例：ToB OA审批模块）
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当日考核
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上午（9:00-12:00）
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1. 全栈技术栈适配：SpringBoot（后端）+ Vue3（前端）的AI环境搭建<br>2. AI生成基础代码：输出OA审批的前后端初始化代码（含数据库设计）
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用AI生成OA审批模块的前后端基础代码+数据库表结构
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提交基础代码+表结构
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下午（13:30-17:00）
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1. AI辅助业务代码：生成审批流程的复杂逻辑代码（如多级审批、权限校验）<br>2. AI调试代码：定位并修复代码Bug
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完成OA审批模块的核心业务代码开发+调试
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提交可运行的业务代码
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第2天：AI代码质量与工程化
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时段
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核心内容
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实操任务（延续OA案例）
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当日考核
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上午（9:00-12:00）
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1. AI跨端适配：生成OA模块的PC/移动端适配代码<br>2. AI自动化测试：生成单元测试、接口测试用例
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完成OA模块的跨端代码+测试用例
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提交跨端代码+测试用例
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下午（13:30-17:00）
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1. AI代码评审：自动检查代码规范、性能问题<br>2. AI文档生成：输出接口文档、开发手册
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完成OA模块的代码评审报告+开发文档
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综合考核：可运行代码+测试+文档
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专题4：《ToB软件交付运维与AI全流程复盘》（2天）
培训目标：掌握AI辅助ToB软件验收、运维、项目复盘的方法，保障ToB系统的稳定交付
适配工具：AI测试工具（如TestGPT）、运维AI助手（如Datadog AI）、复盘AI工具（如Retrium AI）
第1天：AI辅助ToB软件交付
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时段
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核心内容
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实操任务（案例：OA审批模块交付）
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当日考核
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上午（9:00-12:00）
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1. AI验收用例生成：输出ToB系统的用户验收、性能验收用例<br>2. AI性能测试：生成压测脚本并分析结果
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用AI生成OA模块的验收用例+压测报告
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提交验收用例+压测报告
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下午（13:30-17:00）
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1. AI容器化部署：生成Docker、K8s部署脚本<br>2. AI监控配置：输出日志、告警的监控规则
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完成OA模块的容器化部署脚本+监控配置
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提交部署脚本+监控规则
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第2天：AI运维与全流程复盘
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时段
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核心内容
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实操任务（延续OA案例）
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当日考核
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上午（9:00-12:00）
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1. AI故障排查：上传系统日志，AI自动定位故障原因<br>2. AI运维优化：输出性能、稳定性优化方案
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用AI完成OA模块的故障排查报告+优化方案
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提交故障报告+优化方案
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下午（13:30-17:00）
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1. AI项目复盘：基于全流程数据，生成项目进度、质量、效率的复盘报告<br>2. AI改进计划：输出后续项目的AI提效方案
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用AI生成《OA审批模块全流程复盘报告》
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综合考核：交付文档+运维方案+复盘报告
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