课程

• 精准测试：互联网思维与降本增效的完美结合

  针对互联网和金融领域面临的质量挑战和测试改进的需求，系统性的解析当前互联网环境下线上服务的质量风险和精准测试的原理，方法论，落地路径和实施过程中需要注意的事项。

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  测试经理

• AI赋能的全流程质量管理体系优化与实践（车企）

  1、建⽴从TQM到QAP的体系化质量管理落地⽅案 构建基于历史问题的AI知识库体系
  2、深度探讨AI⼯具在质量管理中的具体应⽤⽅案
  3、解决” 问题发现滞后”和”⼈⼯依赖效率低” 的核⼼痛点

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• Spec coding实战培训-AI时代的编程方法论与 10 倍提效实践

  Spec Coding实战培训是面向开发者和技术团队的AI时代编程方法论课程。本课程结合业界首创的Spec Coding方法论,通过70%实战+30%理论的高强度训练,帮助学员掌握AI辅助开发的核心技能,实现3-10倍的效率提升。
  课程覆盖Claude Code、GitHub Copilot、Cursor等主流AI编程工具,以及本地模型部署实践,提供从工具入门到体系成熟的三阶段实施路线图,帮助企业和团队建立完整的AI研发体系。

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  开发经理

• AI Native研发体系设计与落地

  从0到1构建AI Native研发体系的完整实践

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  开发经理

• 研发效能提升实战（2026版）

  《研发效能提升实战（2026版）》是一门专注于帮助研发团队系统化提升交付效率与质量的实战课程。课程以数据驱动为核心，涵盖效能度量、CI/CD优化、质量门禁设计、平台化建设等关键领域，并重点融入AI工具在效能平台中的创新应用。课程提供1天精讲与2天进阶两种模式，结合真实案例与可落地方案，助力团队构建闭环改进机制，实现效能提升与智能化转型。

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  开发经理

• 敏捷转型与DevOps落地

  《敏捷转型与DevOps落地》是一门经典的实战课程，旨在系统性地指导团队实现敏捷开发与DevOps工程实践的深度融合与高效落地。课程为期一天，内容紧凑，聚焦于从敏捷角色协同、需求管理，到端到端DevOps工具链建设、质量内建策略，再到数据驱动的持续改进闭环。通过大量实践案例与可操作框架，本课程将帮助团队扫清转型障碍，构建流畅、可靠且可持续的交付能力，并最终培育出协作、透明与追求卓越的团队文化。

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  开发经理

• 测试体系建设与质量保障

  《测试体系建设与质量保障》是一门系统化构建现代质量保障能力的实战课程。课程涵盖从测试策略设计、自动化框架实践，到性能与可靠性保障、质量运营与改进的完整知识体系。通过讲解测试金字塔与契约测试的应用、自动化框架选型、稳定性验证及缺陷根因分析等核心内容，帮助学员建立端到端的质量保障思维。本课程提供1天精讲与2天进阶两种模式，结合大量行业案例，旨在为测试工程师、开发人员及质量负责人提供可落地的建设路径与解决方案，全面提升软件交付的质量与效率。

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  测试经理

• 研发效能度量与经济账实战

  软件研发团队经常面临三大难题：
  1、看不清：投入了这么多资源，到底产生了什么价值？
  2、算不准：人效ROI怎么算？业务价值如何量化？
  3、做不对：想提升效能，却只盯着代码行数和工时
  本课程基于腾讯、小红书、蔚来等一线互联网企业的工程效能度量体系实践，帮助研发团队建立从工程效能到业务效能再到组织效能的三维度量框架，学会"算研发经济账"，实现数据驱动的降本增效。

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  开发经理

• Harness 工程化 AI 编程实战培训

  当团队引入 AI 编程工具后，往往会经历这样的困惑：
  
  > "大家都在用 Copilot，为什么效率提升不明显？"
  > "AI 生成的代码质量参差不齐，Review 成本反而更高了。"
  > "优秀的 Prompt 经验只存在于个人脑子里，无法沉淀为团队能力。"
  
  Harness 是一套 AI 编程工程化约束框架，解决的核心问题是：如何将 AI 的创造力纳入工程化的轨道，使其产出可预测、可审计、可复现。

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  开发经理

• AI时代下的合规研发与AI-First转型

  本课程专为已具备AI应用基础的进阶研发团队打造，聚焦AI代码审查效率、多重地域合规要求及系统化能力建设的痛点。课程以“AI-CMMI能力成熟度模型”为核心框架，深度拆解AI-Aware Code Review体系与Spec First方法论。结合欧美、日韩及中国等多重行业合规标准，明确AI研发的合规边界与证据链管理。通过变革管理路径，指导团队构建符合严苛标准的AI研发流程，实现从“个人工具使用”向“企业级AI-First研发体系”的全面跃迁。

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  开发经理

• AI Agent架构设计与开发实战 — 从设计模式到企业级部署

  AI Agent正在从"有趣的实验"进化为"企业级生产力工具"。对于IT外包和软件开发企业，掌握Agent开发能力意味着：
  -交付模式升级: 从"人写代码"到"人设计Agent、Agent写代码"
  -服务价值提升: 从"按人天计费"到"按解决方案交付"
  -竞争壁垒构建: 具备AI Agent开发能力的团队将在外包市场获得显著竞争优势
  
  本课程系统讲解Agent设计模式、主流框架、开发方法论和企业级部署，帮助团队从零到一构建Agent开发能力。

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  开发经理

• AI全栈开发实战 — LLM应用开发与研发效能提升

  IT外包和软件开发企业面临的双重挑战：
  -交付效率: 客户需求多变、交付周期紧、人力成本高
  -技术升级: LLM/AI技术快速演进，团队需要快速掌握新能力
  本课程从LLM核心原理出发，覆盖Prompt Engineering、RAG、Multi-Agent、知识库构建、研发提效五大维度，帮助团队构建AI全栈开发能力，实现软件研发全生命周期的AI赋能。

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  开发经理

大会议题