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課程簡介

模塊1——共享基礎知識(第1–2天)

第1天 — 上午:AI採用中的人文因素
• 信任/依賴校準:何時使用AI,何時停止。
• 團隊協議結構(觸發/動作/證據/負責人)。
• 提示策展人角色:驗證、決策、簽字。AI事故響應計劃。

第1天 — 下午:約束、風險及合規性
• LLM實際能力——提示風險向量:注入、數據洩露、幻覺。
• 法律框架:GDPR、歐盟AI法案——行業標準(DICOM、HL7、HIPAA)。
• 實操練習:將領域標準轉化為提示護欄。

第2天 — 上午:提示的技術架構
• 智能體架構:記憶體、上下文、目標——從提示設計角度。
• API集成及領域數據源,多智能體和提示鏈。

第2天 — 下午:企業提示解剖
• 六個層次:角色/上下文/約束/領域標準/格式/示例。
• 提示層級:系統(組織範圍)——領域(團隊)——任務(個人)。
• 演示:解構一個幼稚提示,重建它。第3–5天團隊簡報。

模塊2——共同構建研討會(第3–4–5天)

第3天 — 發現與標準審計

  • 平行團隊研討會:架構師、領域特定開發人員、後端、QA。
  • 映射企業標準和約束——識別跨團隊衝突。
  • 第3天交付成果:標準地圖 + 影響/努力優先級矩陣。

第4天 — 約定設計與模板構建

  • 命名約定、版本控制、標籤系統(團隊、領域、目標工具)。
  • 構建首批驗證模板:TypeScript DICOM、代碼審查、QA測試、API
    文檔。
  • 第4天交付成果:4+實用模板 + 約定指南。

第5天 — 庫匯總、治理與正式交接

  • 庫組織、GitHub Copilot / Cursor / 內部LLM API集成。
  • 提示策展人角色、質量指標、團隊儀式、30天部署計劃。
  • 第5天最終交付成果:記錄的庫v1.0 + 治理章程 + 30天計劃。

最低要求

  • 已完成至少一項AI培訓(入門或高級)。
  • 技術角色:在公司的技術棧中有開發經驗。
  • 管理角色:對AI工具(ChatGPT、Copilot等)有基本熟悉度。
  • 公司承諾:團隊領導在第三至五天積極參與。
  • 前置準備:現有的標準文檔(README、編碼指南)。

目標受眾

  • 軟件架構師
  • 開發人員(領域特定、後端、前端)
  • QA工程師/代碼技術人員
  • 團隊領導和中層經理
  • IT經理、決策者和AI項目負責人
 35 小時

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