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課程簡介

第一天 | 理解工具與首次建構

模組 1 | AI 編程工具的實際運作方式

涵蓋主題:
• 理解上下文視窗及其限制
• 無狀態特性及 AI 模型如何在會話中保留資訊
• 「規劃 → 執行 → 審查」的工作流程
• AI 編程工具的優勢與瓶頸
• 與 AI 助手高效協作的最佳實踐

模組 2 | AI 編程生態系概覽

涵蓋主題:
• 當前 AI 編程生態系的概況
• 理解 Cursor、GitHub Copilot 和 Claude Code 等工具之間的差異
• 為不同任務選擇合適的模型與工具
• 各種編程助手的優勢與限制
• 開發團隊採用工具的實務建議

模組 3 | 提示詞結構剖析

涵蓋主題:
• 有效提示詞的關鍵組成部分
• 提供情境並明確定義任務
• 指定輸出格式與約束條件
• 常見的提示詞框架與範本
• 提升提示詞品質與一致性的技巧

模組 4 | 首次編程:從零開始建構

涵蓋主題:
• 從空資料夾建立專案
• 建立初始應用程式結構與骨架
• 管理依賴關係與專案設定
• 迭代改進生成的程式碼
• 測試並完善最終解決方案

第二天 | 現有程式碼庫、個人化與審查

模組 5 | 在程式碼庫中工作

涵蓋主題:
• 導覽與理解陌生的程式碼庫
• 使用 AI 工具查詢和分析現有專案
• 映射應用程式結構與依賴關係
• 生成文件與技術摘要
• 加速進入現有專案的入門流程

模組 6 | 日常任務:修復、新功能與測試

涵蓋主題:
• 使用 AI 工具調查並修復錯誤
• 實施新功能與增強內容
• 編寫並改進自動化測試
• 驗證生成的程式碼與變更
• 提升日常開發任務的生产力

模組 7 | 個人化:什麼是個人化?

涵蓋主題:
• 理解專案規則與設定檔
• AGENTS.md 與專案記憶概念簡介
• 個人化機制適用的場景與時機
• 配置 AI 助手最佳實踐
• 進階實作方法的概覽

模組 8 | 防護措施、風險與判斷力

涵蓋主題:
• 審查並驗證 AI 生成的程式碼
• 理解常見的失敗模式與限制
• 識別提示詞注入與安全風險
• 決定哪些工作可委派給 AI
• 在軟體開發中運用人類判斷力並維持責任

最低要求

無需具備先前的編程或 AI 工具使用經驗。

對程式碼或 Git 的基本熟悉度將有所幫助

授權帳號(Claude Code / Cursor / Copilot)

受眾對象:

適合 AI 輔助開發的新手,包含非編程人員、偶爾進行編程的工作者,以及 QA、數據分析、產品管理或營運等技術相關角色。課程不假設學員具備任何開發背景。

 14 小時

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