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課程簡介

模組1 —— 共同基礎(第1-2天)

第1天 —— 上午:AI採用中的人為因素
• 信任/依賴校準:何時使用AI,何時停止。
• 團隊協議結構(觸發器/動作/證據/負責人)。
• 提示詞管理員角色:驗證、決策、簽字。AI事件響應計劃。

第1天 —— 下午:約束、風險與合規
• 真實LLM能力 —— 提示詞風險向量:注入、數據洩漏、幻覺。
• 法律框架:GDPR、歐盟AI法案 —— 行業標準(DICOM、HL7、HIPAA)。
• 實操練習:將領域標準轉譯為提示詞防護網。

第2天 —— 上午:提示詞的技術架構
• Agent架構:記憶、上下文、目標 —— 從提示詞設計角度。
• API整合與領域數據源、多Agent和提示詞鏈接。

第2天 —— 下午:企業提示詞解剖
• 6層:角色 / 上下文 / 約束 / 領域標準 / 格式 / 示例。
• 提示詞層級:系統(組織級)—— 領域(團隊級)—— 任務(個人級)。
• 演示:解構一個簡單提示詞,重構它。第3-5天團隊簡報。

模組2 —— 協同構建工作坊(第3-4-5天)

第3天 —— 調查與標準審計

  • 並行團隊工作坊:架構師、領域特定開發者、後端、QA。
  • 映射企業標準和約束 —— 識別跨團隊衝突。
  • 第3天交付物: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天交付物:4+個運營模板 + 約定指南。

第5天 —— 庫組裝、治理與正式移交

  • 庫組織、GitHub Copilot / Cursor / 內部LLM API整合。
  • 提示詞管理員角色、質量指標、團隊儀式、30天部署計劃。
  • 第5天最終交付物:文檔化庫v1.0 + 治理憲章 + 30天計劃。

最低要求

  • 已參加至少一個AI培訓(入門或進階)。
  • 技術背景:在公司技術棧中的開發經驗。
  • 管理背景:對AI工具的基本熟悉度(ChatGPT、Copilot等)。
  • 公司承諾:團隊領導者在第3-5天的積極參與。
  • 前期準備:現有標準文檔(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
  • 團隊領導者和中層管理員
  • IT管理者、決策者和AI項目負責人
 35 小時

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