资源介绍
视频数量：33个
总时长：2小时25分
课程介绍：
AI辅助软件开发实战
你一定遇到过这种情况：对着AI随便问几个问题，东拼西凑出一段代码，跑起来能用，就以为搞定了。可当项目变大、需求变复杂，这套方法马上就不灵了——代码越来越乱，bug越来越多，最后自己都看不懂自己写了什么。
这不是你的问题，也不是AI的问题。而是你和AI合作的方式，从根上就走偏了。
这门课要教你的，是一套经过验证的系统化工作流。它从写需求文档开始，经过产品设计、实施规划，一直延伸到代码实现和代码评审。每个环节都有明确的方法、具体的模板，还有一套让AI始终保持上下文连贯的协作机制。学完之后，你面对的不再是一个时灵时不灵的聊天窗口，而是一套可以复制、可以改进、可以交给团队的标准开发流程。
课程从工具和环境讲起。手忙脚乱地在终端里敲命令、对着IDE发呆，不知道怎么让AI直接读写文件，这些基础问题不解决，后面的一切都是空中楼阁。所以前面几个课时专门带你熟悉命令行操作、编辑器使用、AI对话界面的各种功能，以及Git版本控制的基本操作。听起来零散，但这些都是你每天都会用到的底层能力。
然后课程切入核心：AI辅助开发的三种典型做法。第一种是新手模式，问一个问题等一段代码，拼拼凑凑往项目里塞。第二种稍微好一点，用上了编码代理，但提示词还是随口一说，AI生成的东西飘忽不定。第三种是专业模式，把所有需求写成结构化的Markdown文档，让AI在这份文档的框架下工作，既能生成代码，也能生成测试，还能保持上下文的连贯性。这三种模式的区别，用课程里的话说，就是从“老虎机”变成“精确指挥的工具”。
从规范驱动开发开始，课程带你进入真正的工程化思维。写规范不是列功能清单，而是说清楚要做什么、怎么验证做对了。AI根据规范同时输出代码和测试，测试覆盖边界情况，代码行为有自动化检查来保障。这比你写完代码再补测试要靠谱得多。
但这里有个坑：每次让AI从零开始生成，它就会忽略你已经写好的东西，自己做一堆决定，结果是新代码和旧代码打架。课程教你用增量式开发的思路解决这个问题——像对待一个新加入团队的开发者一样给AI分配任务，只让它做必要的改动，用Git分支隔离工作，保持代码库的整洁和一致。
接下来的课程内容就是完整走一遍开发流程。先定产品愿景，想清楚你要解决的问题是什么、给谁用。然后写需求文档，结构化的PRD怎么做、怎么用AI帮忙生成初稿。接着做产品设计，把复杂功能拆解成小块，理清模块之间的依赖关系，再用AI做设计评审，提前发现方案里的问题。设计通过之后，规划实施步骤，生成可执行的任务清单，按照优先级排好顺序。
到了真正写代码的环节，课程用一个待办事项应用作为实战案例，从项目初始化开始，一步步完成数据库建模、认证模块、中间件开发，最后生成规范的Pull Request描述。每个任务都有明确的验收标准，AI生成的代码放在具体的上下文里，而不是天马行空地胡编。
整门课只有两个半小时，内容却把AI辅助开发的完整闭环讲透了。它不是那种教你“如何写好提示词”的碎片化教程，而是一套从需求到设计、从规划到实现的完整方法论。学完以后你再去用AI写代码，就会明显感觉到不一样——不再是撞大运式的抽卡，而是有条不紊的协作开发。