（1）AI辅助编程概述与技术演进：了解生成式AI与大模型技术的发展历程及其对软件开发的变革性影响。掌握大模型编程能力的演进路线：从Codex到DeepSeek Coder、Qwen Coder等专用代码模型。理解核心概念：大模型原理、Token生成机制、上下文窗口、FIM（Fill-In-the-Middle）技术原理。分析AI编程工具的核心能力边界与局限性（幻觉、逻辑混乱成因）。
（2）开发环境搭建与工具生态：掌握主流AI编程工具的选型策略与功能对比：GitHub Copilot（Chat模式）、Cursor（Agent模式）、Trae、Cline、Claude Code等。学习在VS Code中配置AI开发环境，完成插件安装与账户配置。了解AI编程工具的三种交互模式：Chat（对话辅助）、Copilot（代码补全）、Agent（自主执行）。实践完成首个AI辅助编程任务。
（3）提示词工程与代码生成技巧：掌握面向编程任务的提示词设计核心原则。学习结构化沟通方法：清晰描述需求、注释驱动开发、思维链（CoT）应用。掌握防幻觉的Prompt技巧，提高AI回答准确率。学习基于注释生成完整函数体、生成高覆盖率单元测试用例、解释复杂代码与正则表达式的实战技巧。实践通过多轮对话优化AI生成代码。
（4）代码审查与质量保障：掌握使用AI进行代码审查的核心方法。学习让AI扮演"挑剔的架构师"，发现安全漏洞、逻辑缺陷、性能问题。掌握AI辅助代码重构与优化技巧，提升代码可维护性。学习利用AI生成代码文档（README、Docstrings）。实践完成代码审查与优化闭环。
（5）测试用例自动生成：掌握使用AI自动生成单元测试、集成测试的核心技巧。学习根据函数签名、业务逻辑自动生成测试用例。掌握测试覆盖率分析与AI辅助补全缺失测试的方法。学习使用AI模拟测试数据与边界条件。实践完成模块级测试套件的AI辅助生成。
（6）AI智能体（Agent）技术原理：理解AI Agent的核心构成：大脑（LLM）、感知（Perception）、行动（Action）、工具（Tools）。学习MCP（Model Context Protocol）协议原理，实现AI安全连接本地文件系统、Git仓库与数据库。掌握Agent自主完成复杂任务的运行机制。了解多智能体（Multi-Agent）协同的原理与优势。
（7）"R.I.P.E.R."智能开发范式：掌握"R.I.P.E.R. Five"全流程开发方法：Step 1 Research（澄清）：利用AI复述需求消除歧义；Step 2 Innovate（方案）：让AI提供多套技术方案并分析优劣；Step 3 Plan（计划）：生成Step-by-step任务清单；Step 4 Execution（执行）：执行计划生成代码；Step 5 Review（审查）：AI自查与人类专家兜底。实践完成基于该范式的完整功能开发。
（8）全生命周期场景实战（一）：需求分析与架构设计：掌握利用AI辅助需求文档拆解，生成功能列表与验收标准。学习AI辅助架构设计：生成Mermaid流程图、类图、数据库Schema设计。掌握API-First模式的AI辅助实现：接口定义、数据模型设计。实践完成小型项目的需求分析与架构设计AI辅助。
（9）全生命周期场景实战（二）：全栈开发与调试：掌握AI辅助后端服务开发：接口实现、业务逻辑编码、数据库操作。学习AI辅助前端组件生成与全栈集成。掌握利用Agent自动分析报错日志，定位并修复Bug。实践完成从接口定义到前后端联调的全流程AI辅助开发。
（10）AI辅助数据库与数据分析编程：掌握AI辅助SQL查询生成与优化技巧。学习利用大模型自动完成数据清洗、特征工程、模型训练与可视化的代码生成。掌握数据分析场景下的Prompt设计：自动识别数据结构、生成摘要统计、构建预测模型。实践完成基于真实数据集的AI辅助分析报告生成。
（11）安全规范与伦理治理：掌握AI编程中的数据安全与隐私保护规范：避免上传敏感信息、配置安全提示词、团队策略制定。了解AI生成代码的IP归属与版权问题。掌握AI幻觉的识别与验证方法。建立人机协同开发的质量保障机制与代码审核规范。
（12）综合项目实战：AI辅助完整应用开发：结合所学知识，完成一个完整的AI辅助软件开发项目（如智能任务管理工具、数据分析仪表盘、RESTful API服务）。涵盖需求分析、架构设计、代码生成、测试用例、调试修复、文档撰写的全流程。形成可运行的应用程序与开发过程报告，通过项目实战检验从传统开发到AI赋能开发的完整能力跃迁。
