时段

模块名称

教学目标

核心课程内容

实操环节（贴合真实业务场景）

上午9:00-12:00

模块1：企业全员AI应用通识与能力边界认知

1. 建立AI应用的完整认知，明确当前AI能落地的业务边界2. 解决研发岗“不知道哪些工作能交给AI”的核心疑问3. 掌握岗位AI提效的核心逻辑

1.  2024-2026年企业级AI应用发展现状：从单工具到智能体、从公有云到私有化的核心趋势2.  全岗位AI能力边界拆解：    - 产品岗：需求分析、PRD撰写、原型设计、文档生成、用户研究的AI落地场景    - 研发岗：编码提效、调试排障、架构设计、测试运维、文档生成的AI落地场景3.  标杆案例启发：互联网/制造业/数字化企业全岗位AI提效真实案例（含研发全流程AI落地、产品全周期AI辅助）4.  AI应用的核心误区规避：避免过度依赖、数据安全、业务不匹配等常见问题

实操1：岗位AI提效场景梳理场景：结合学员自身岗位的日常工作，梳理3个核心重复工作场景，输出《岗位AI提效场景清单》，讲师一对一点评优化，明确后续4天的学习目标。实操2：AI能力边界测试场景：用通用大模型完成1个简单的业务需求拆解（如“企业员工考勤系统优化”），验证AI的能力边界，建立对AI能力的直观认知。

下午14:00-17:30

模块2：产品设计全流程AI工具实战

1. 掌握从业务需求到PRD、原型、Markdown文档的AI全流程生成方法2. 能实现模糊业务需求到产品需求、API文档、技术方案的转化3. 掌握PRD一键生成高保真效果图的核心技巧

1.  产品设计AI工具全景测评：    - 需求/文档类：ChatGPT、豆包、通义千问、Notion AI（Markdown生成、PRD撰写、需求拆解）    - 原型设计类：摹客AI、即时设计AI、Figma AI、Uizard（业务需求转原型、高保真生成）    - 核心测评维度：准确率、中文适配、业务场景贴合度、Markdown导出兼容性、迭代修改便捷性2.  核心方法论：模糊业务需求→结构化需求拆解→AI生成PRD→原型生成→文档迭代的全流程SOP3.  高准确率生成技巧：Prompt工程核心方法（角色设定、场景约束、输出格式、迭代优化），解决AI生成内容不贴合业务、逻辑混乱的问题4.  进阶能力：业务需求自动转API接口文档、技术方案框架，打通产品到研发的AI协同链路5.  PRD一键生成高保真效果图：工具选型、图层规范、交互逻辑还原、多终端适配的核心技巧

实操3：产品设计全流程AI落地实战业务场景：以「企业客户管理系统（CRM）迭代升级」为真实业务需求，完成全流程AI实操：1.  用AI完成模糊业务需求的结构化拆解，输出需求清单2.  生成完整的PRD产品需求文档，同步导出标准Markdown格式3.  基于PRD自动生成产品原型图，完成核心页面的高保真效果图设计4.  输出配套的API接口文档框架，完成产品到研发的全链路AI交付实操复盘：学员成果展示，讲师针对生成准确率、业务贴合度、格式规范性进行点评优化，解决实操中的核心问题。

下午14:00-17:30

模块3：产品岗核心AI产品应用培训

1.  掌握知识库类、智能数据报表类、精准营销方案类AI产品的选型与落地方法2.  掌握CoClaw等智能体Agent的通用应用能力

1.  知识库类AI产品全解析：    - 主流产品：Dify知识库、悟空知识库、语雀智能知识库、钉钉知识库    - 核心能力：语料上传、向量检索、多轮问答、权限管控、企业级落地场景    - 落地SOP：语料整理→切片优化→知识库搭建→问答调优→权限配置2.  智能数据报表类AI产品全解析：    - 主流产品：Tableau GPT、FineBI智能分析、永洪BI AI、网易有数AI    - 核心能力：自然语言转SQL、自动数据洞察、可视化报表生成、异常预警、业务复盘报告自动生成3.  精准营销方案类AI产品全解析：    - 主流产品：巨量引擎AI营销、百度营销AI、神策数据AI、营销类Agent工具    - 核心能力：用户分群、营销话术生成、渠道优化、活动方案设计、效果复盘全链路AI辅助4.  CoClaw等智能体Agent通用培训：    - Agent核心原理：任务拆解、工具调用、多轮执行、反思优化的核心逻辑    - CoClaw核心功能：网页数据抓取、多工具串联、自动化任务执行、业务场景适配    - 产品岗Agent落地场景：竞品分析、用户调研、需求收集、文档自动化处理

实操4：产品岗AI产品落地实战业务场景二选一，完成全流程实操：选项1：搭建企业产品手册专属AI知识库，完成语料上传、切片优化、问答调优，实现产品问题的自动应答选项2：基于企业销售数据，用AI智能报表工具完成自然语言转SQL，生成可视化业务洞察报表，输出自动营销优化方案实操5：CoClaw Agent通用实操场景：用CoClaw完成行业竞品分析自动化任务，实现竞品官网信息抓取、功能拆解、优劣势分析、报告自动生成，完整走通Agent自动化任务执行全流程。

时段

模块名称

教学目标

核心课程内容

实操环节（贴合真实业务场景）

上午9:00-12:00

模块1：AI工作流与智能体核心原理+可视化编排实战

1.  掌握AI工作流与智能体的核心架构2.  熟练使用Dify、n8n完成可视化节点编排，掌握节点库的扩展与自定义3.  完成工作流私有化部署的环境搭建与安全配置

1.  核心概念拆解：工作流、智能体、LLM、工具调用、RAG检索的核心逻辑与关联关系2.  主流工具选型与对比：    - 无代码/低代码：Dify、n8n、Coze（适配产品+研发全员）    - 代码级开发：LangChain、LangGraph（适配研发岗深度定制）    - 选型维度：私有化部署能力、可视化编排友好度、节点库丰富度、多智能体支持、企业级安全合规3.  可视化节点编排核心能力：    - Dify核心操作：基础节点、条件分支、循环节点、工具调用、变量传递、知识库集成的全流程    - n8n核心操作：多应用串联、API节点、数据处理、定时触发、错误处理的核心技巧    - 自定义节点开发：节点库扩展、业务专属节点封装、第三方工具集成4.  私有化部署与安全核心要点：    - Dify/n8n私有化部署全流程：Docker环境搭建、镜像拉取、配置优化、域名映射、内网穿透    - 企业级安全配置：数据加密、权限管控、审计日志、LLM模型接入安全、内网数据不出境合规配置    - 高可用部署：多节点集群、数据备份、故障恢复的核心方案

实操1：Dify私有化部署与可视化工作流编排实战业务场景：1.  基于Docker完成Dify私有化部署，完成环境配置、后台初始化、安全加固，适配企业内网环境2.  基于「企业员工入职流程自动化」真实业务场景，完成可视化工作流编排：    - 触发节点：入职信息表单提交    - 核心节点：信息校验、部门匹配、账号开通通知、入职资料自动生成、培训计划自动推送    - 完成条件分支、变量传递、工具调用、错误处理的全流程配置    - 上线测试工作流，完成端到端自动化执行实操2：n8n多应用串联工作流实战场景：搭建企业营销数据自动化同步工作流，实现抖音/微信公众号粉丝数据自动抓取→数据清洗→同步到企业CRM→自动生成数据报表→推送至企业微信群，完成多工具串联的自动化工作流落地。

下午14:00-17:30

模块2：AI Agent智能体开发与多智能体协作实战

1.  掌握智能体框架搭建、复杂任务链编排、反思机制设计2.  熟练实现多智能体协作，掌握调度Agent与子Agent的设计与落地3.  掌握Coze智能体搭建与落地技巧，完成研发场景适配

1.  AI Agent核心架构详解：    - 四大核心模块：规划（Planning）、记忆（Memory）、工具使用（Tool Use）、反思（Reflection）    - 复杂任务链（Planning Pattern）设计：任务拆解、分步执行、结果校验、异常回滚的核心逻辑    - 反思机制设计：结果校验、错误修正、流程优化、自我迭代的实现方法2.  单智能体开发全流程：基于LangChain/LangGraph完成智能体框架搭建、工具集成、业务场景适配3.  多智能体协作核心设计：    - 核心架构：调度Agent（主Agent）+ 子Agent的协作模式    - 角色设计：根据业务场景定义子Agent角色（如需求分析Agent、代码开发Agent、测试Agent、文档Agent）    - 任务调度：任务分发、进度同步、结果汇总、冲突处理的核心逻辑    - 通信机制：多智能体之间的信息传递、上下文共享、状态同步方案4.  Coze智能体实战：研发场景专属智能体搭建、插件集成、工作流编排、企业级落地案例

实操3：单智能体开发实战场景：基于LangChain开发一个「IT运维故障排查智能体」，实现故障报警信息接收→日志自动抓取→根因分析→修复方案生成→执行验证的全流程自动化，完成规划、工具调用、反思机制的全模块开发。实操4：多智能体协作实战业务场景：搭建「软件需求全流程交付多智能体系统」，实现：1.  调度Agent：接收业务需求，完成任务拆解，分发至对应子Agent2.  子Agent角色：需求分析Agent、架构设计Agent、代码开发Agent、测试用例Agent、文档生成Agent3.  完成多智能体之间的通信、上下文共享、结果汇总，最终输出完整的需求交付成果4.  上线测试多智能体协作效果，完成流程优化实操5：Coze智能体搭建实战场景：基于Coze搭建研发专属代码审查智能体，集成Git工具、代码检测插件，实现代码自动拉取、漏洞检测、优化建议生成、报告自动推送，完成端到端落地。

下午14:00-17:30

模块3：AI企业级工作流落地全案例深度拆解

1.  掌握4大核心企业级场景的AI工作流落地方法论2.  能结合自身企业业务，设计可落地的AI工作流方案

1.  案例一：数字化员工打造，自动化执行重复业务流程    - 落地场景：财务报销审核、合同自动评审、入职离职流程自动化、发票处理    - 核心架构：OCR+LLM+工作流+业务系统集成，端到端无人化执行2.  案例二：IT智能化运维全流程自动化    - 落地场景：故障自动发现、根因诊断、自动修复、复盘报告生成、预警优化    - 核心架构：监控系统对接+日志分析Agent+故障修复工作流+通知体系3.  案例三：数据可视化与报告自动化工作流    - 落地场景：业务数据自动同步、清洗、洞察、可视化报表生成、定期推送、异常预警    - 核心架构：数据库对接+自然语言转SQL+BI工具集成+自动化推送工作流4.  案例四：商业运营决策增强，跨部门协作落地    - 落地场景：市场活动全流程自动化、用户运营策略生成、跨部门数据同步、决策建议输出、落地效果追踪    - 核心架构：多数据源集成+分析Agent+方案生成Agent+多部门协作工作流

实操6：企业级工作流方案设计实战场景：结合学员自身企业的业务痛点，选择1个核心业务场景，输出《企业级AI工作流落地方案》，包含场景痛点、架构设计、工具选型、节点编排、预期效果、安全合规方案，讲师一对一点评优化，形成可直接落地的执行方案。

时段

模块名称

教学目标

核心课程内容

实操环节（贴合真实业务场景）

上午9:00-12:00

模块1：AI编程工具全景测评与稳定使用方案

1.  掌握国内外主流AI编程工具的全面测评与选型方法2.  解决公司内网/外网环境下，国外工具的稳定使用问题3.  掌握Cursor、GitHub Copilot等核心工具的基础与进阶用法

1.  国内外主流AI编程工具全面测评：    - 国外工具：GitHub Copilot、Gemini Code Assist、Cursor、Amazon CodeWhisperer    - 国内工具：通义灵码、Trae、CodeBuddy、讯飞智编    - 测评核心维度：代码补全准确率、上下文窗口长度、多语言支持、国内网络适配、内网部署能力、安全合规性、大型项目适配、调试排障能力    - 选型决策矩阵：根据团队规模、技术栈、内网环境、安全要求，匹配最优工具组合2.  国外AI编程工具稳定使用方案：    - 外网环境：网络优化、代理配置、账号合规管理、稳定性保障方案    - 公司内网环境：离线部署方案、内网代理节点搭建、企业级合规接入、权限管控、数据不出境配置3.  核心工具深度用法：    - Cursor核心功能：全项目上下文理解、代码生成、调试排障、重构优化、文档生成、终端集成的全流程技巧    - GitHub Copilot核心进阶用法：IDE集成、行内补全、聊天模式、测试生成、PR评审、自定义指令配置

实操1：AI编程工具选型与环境搭建实战场景：1.  基于测评维度，结合自身团队的技术栈、网络环境、安全要求，完成AI编程工具选型，输出《团队AI编程工具选型报告》2.  完成Cursor/GitHub Copilot的IDE集成与环境配置，解决网络稳定接入问题，完成基础功能测试3.  针对公司内网环境，完成工具的内网接入方案设计与验证，确保合规稳定使用实操2：Cursor基础提效实战场景：基于一个简单的SpringBoot/Vue项目，用Cursor完成接口开发、前端页面编写、代码注释生成、单元测试编写，掌握核心工具的基础提效技巧。

下午14:00-17:30

模块2：AI编程工具进阶实战与复杂场景适配

1.  掌握大型项目中AI工具的全局上下文理解与适配方法2.  熟练实现代码跨语言转译，完成跨平台能力落地3.  掌握复杂UI页面的AI识别、还原与生成能力4.  掌握服务端AI运维监控与故障快速定位方法

1.  大型模块化/组件化项目的AI适配方案：    - 核心痛点：上下文窗口限制、项目架构理解不足、跨模块依赖识别错误    - 解决方案：项目架构文档预加载、依赖关系图谱构建、分模块上下文注入、自定义知识库集成、增量代码适配    - 进阶技巧：用@代码库、@文件引用实现全项目上下文关联，Prompt工程优化全局理解能力2.  代码跨语言转译核心方法：    - 转译SOP：架构梳理→依赖映射→语法转换→逻辑校验→调试优化→兼容性测试    - 主流场景：Java转Go、Python转Java、Vue转React、小程序转H5的核心技巧与坑点规避    - 工具适配：不同AI工具的转译准确率对比，转译后的调试与优化方法3.  复杂UI页面的AI识别与生成：    - 核心能力：页面截图→UI结构识别→代码生成→样式还原→交互实现的全流程    - 主流工具：即时设计AI、Figma Dev Mode、Cursor、GPT-4V、通义千问多模态    - 复杂场景适配：banner、宫格、列表、瀑布流、响应式布局、多终端适配的精准还原技巧4.  服务端AI运维监控与故障定位：    - 核心方案：监控系统对接→报警信息接收→日志自动分析→根因定位→修复方案生成→执行验证的全流程AI自动化    - 工具落地：Prometheus+Grafana对接、ELK日志分析、AI故障排查Agent、自动化修复脚本生成

实操3：大型项目AI适配实战场景：基于一个现有模块化/组件化的中大型项目（如微服务项目、Vue3组件库项目），完成：1.  项目架构文档、依赖关系的预加载，构建项目专属知识库2.  用AI工具完成全项目上下文理解，基于现有架构开发一个新的业务模块3.  实现跨模块代码调用、依赖适配、风格统一，验证AI对大型项目的全局理解能力实操4：代码跨语言转译实战场景：将一个现有功能模块（如用户管理接口、数据统计工具类），完成Java→Go或Vue→React的跨语言转译，完成逻辑校验、调试优化、功能验证，确保转译后的代码可正常运行。实操5：复杂UI页面AI生成实战场景：基于一张App首页截图（包含banner、宫格、列表、瀑布流），用AI多模态工具完成页面结构识别、代码生成、样式还原、响应式适配，实现1:1精准还原，完成交互逻辑开发。实操6：AI运维故障定位实战场景：基于服务端报警信息与运行日志，用AI工具完成日志分析、根因定位、修复方案生成、自动化修复脚本编写，完整走通故障处理全流程。

下午14:00-17:30

模块3：AI编程工具安全风险管控与平衡

1.  掌握AI编程工具的核心安全风险点2.  建立企业级AI编码安全管控体系，实现提效与安全的平衡

1.  AI编程工具核心安全风险拆解：    - 代码泄露风险：代码上传至公有云大模型、敏感信息硬编码泄露、知识产权风险    - 代码质量风险：AI生成的代码存在漏洞、逻辑错误、性能问题、合规问题    - 许可证风险：开源代码 license 不合规，引发商业侵权风险    - 运维安全风险：AI生成的运维脚本存在高危操作，引发线上故障2.  企业级安全管控体系搭建：    - 工具选型：优先支持私有化部署、内网离线运行、数据不出境的工具    - 流程管控：AI生成代码的强制评审、安全扫描、单元测试、漏洞检测流程    - 权限管控：代码库访问权限、敏感信息脱敏、工具使用审计日志    - 规范制定：企业AI编码规范、Prompt规范、代码评审标准、风险应急方案3.  提效与安全的平衡方案：    - 分级管控：核心业务代码/非核心代码的差异化AI使用策略    - 混合模式：公有云工具用于非敏感代码开发，私有化工具用于核心业务代码开发    - 技术防护：代码敏感信息自动脱敏、开源许可证自动检测、漏洞自动扫描工具集成

实操7：AI编码安全体系设计实战场景：结合自身企业的安全合规要求，输出《企业AI编程工具安全管控规范》，包含工具选型要求、使用流程、代码评审标准、敏感信息管控、风险应急方案，实现提效与安全的平衡，讲师一对一点评优化。

时段

模块名称

教学目标

核心课程内容

实操环节（贴合真实业务场景）

上午9:00-12:00

模块1：开源大模型本地化部署与企业知识库/智能客服搭建

1.  掌握DeepSeek、Qwen系列开源大模型的本地化部署全流程2.  能基于开源大模型搭建企业专属知识库与智能客服3.  掌握私有化部署的性能优化、安全加固、业务适配方法

1.  开源大模型选型与部署前置准备：    - 主流模型对比：DeepSeek-V3、Qwen2系列、Llama 3系列的中文适配、部署门槛、性能、企业级适配能力    - 硬件要求：CPU/GPU部署的最低配置、显存要求、性能优化方案    - 部署环境准备：Docker、NVIDIA驱动、CUDA环境配置、Python环境搭建2.  开源大模型本地化部署全流程：    - 一键部署方案：Ollama、Xinference部署DeepSeek/Qwen大模型，实现快速上线    - 进阶部署：Docker Compose集群部署、多实例负载均衡、API接口封装、权限管控    - 模型量化：4bit/8bit量化、显存优化、推理加速，适配低配置服务器3.  基于开源大模型搭建企业知识库与智能客服：    - 核心架构：大模型+RAG检索增强+向量数据库+知识库管理+对话界面    - 全流程SOP：语料预处理→文本切片→向量嵌入→向量数据库存储→检索优化→大模型应答→对话界面开发    - 核心工具：Milvus/Chroma向量数据库、LangChain检索框架、Dify知识库管理、Gradio/Streamlit对话界面    - 效果调优：切片策略优化、检索重排序、Prompt工程、多轮对话上下文管理、拒答策略配置4.  企业级智能客服进阶能力：多轮对话、意图识别、知识库匹配、人工客服转接、会话审计、数据统计5.  私有化部署安全加固：数据加密、访问权限管控、操作审计日志、内网隔离、敏感信息过滤、合规配置

实操1：开源大模型本地化部署实战场景：1.  基于Ollama/Xinference完成DeepSeek或Qwen开源大模型的本地化部署，完成环境配置、模型量化、API接口测试2.  实现大模型的内网访问、权限管控、推理性能优化，确保服务稳定运行实操2：企业知识库与智能客服搭建实战业务场景：基于部署好的开源大模型，完成企业产品手册/运维手册专属知识库与智能客服搭建：1.  完成语料预处理、文本切片、向量嵌入，存入Milvus向量数据库2.  基于LangChain/Dify搭建RAG检索链路，完成检索优化、Prompt调优3.  搭建智能客服对话界面，实现多轮问答、知识库匹配、拒答策略配置4.  上线测试问答准确率、业务贴合度，完成效果优化，实现可直接落地的企业智能客服。

下午14:00-17:30

模块2：全场景综合实战与结业考核

1.  整合前3天的学习内容，完成企业级AI应用全流程落地实战2.  完成结业考核，验证学习成果3.  输出企业AI落地整体规划，确保后续可持续落地

综合实战项目（二选一，分组完成，全程讲师指导）：选项A：产品+研发协同项目——企业数字化员工AI系统搭建业务目标：实现企业合同评审全流程自动化，完成从合同上传→OCR识别→条款风险检测→合规评审→修改建议生成→评审报告输出→归档通知的全流程AI自动化核心交付物：1.  产品侧：需求文档、原型设计、PRD、Markdown文档（AI生成）2.  研发侧：Dify/n8n工作流编排、OCR工具集成、风险检测Agent、评审报告自动生成、企业微信/钉钉通知集成3.  私有化部署：系统私有化部署、安全加固、上线测试选项B：研发专属项目——企业IT运维智能化AI平台搭建业务目标：实现IT运维全流程自动化，完成从监控报警→日志抓取→根因分析→修复方案生成→自动执行→验证复盘→报告推送的全流程AI自动化核心交付物：1.  多智能体系统：调度Agent+日志分析Agent+故障修复Agent+报告生成Agent2.  工作流编排：基于LangChain/Dify完成故障处理全流程工作流搭建3.  监控系统对接：Prometheus+Grafana、ELK日志系统集成4.  私有化部署：平台私有化部署、安全加固、上线测试

综合实战全流程执行：1.  分组完成项目需求拆解、方案设计2.  全流程AI工具落地，完成产品+研发全链路交付3.  项目上线测试，完成效果优化4.  分组项目成果展示，讲师点评打分，完成结业考核

下午14:00-17:30

模块3：课程总结与企业AI落地长期规划

1.  全课程核心知识点复盘与巩固2.  解决学员剩余的所有疑问3.  输出企业AI落地长期规划，确保学习成果可持续落地

1.  4天课程核心知识点复盘：    - 产品岗：全流程AI设计工具、核心AI产品应用、Agent通用能力    - 研发岗：AI编程工具、工作流/智能体开发、私有化部署、运维自动化    - 全员：安全合规管控、企业级AI落地方法论2.  企业AI落地长期规划方法论：    - 分阶段落地：试点验证→岗位提效→全流程数字化→企业级AI体系搭建    - 核心节点把控、风险预案、团队AI能力培养体系3.  常见问题答疑与一对一指导4.  结业仪式，颁发结业证书

最终实操：企业AI落地规划制定场景：每个学员结合4天的学习内容，输出《个人/团队AI落地3个月执行规划》，包含核心场景、落地步骤、时间节点、预期目标、所需资源，讲师一对一点评优化，形成可直接执行的落地方案。