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主线课程
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AI 时代后端工程师的工作流重构
先重构工作流,再谈如何让 AI 真正提效
1
用 AI 做需求理解与任务拆解
让 AI 先帮你澄清问题,而不是直接开始写代码
2
用 AI 做接口设计与数据建模
先把契约讲清楚,再进入实现
3
用 AI 辅助搭 Spring Boot 工程骨架
生成最小可维护骨架,而不是最大模板工程
4
用 AI 写业务代码,但守住边界
让 AI 加速实现,不让它打散分层
5
用 AI 补测试、造样例、做回归
把验证环节变成 AI 的高价值场景
6
用 AI 联调接口与排查问题
让证据整理和排查路径收敛更快
7
用 AI 辅助 SQL、缓存与性能分析
先看清瓶颈,再决定要不要优化
8
用 AI 做重构、代码审查与风险发现
让 AI 帮你先筛风险,再做最小安全改动
9
用 AI 写文档、设计说明与交接材料
把代码变化沉淀为可协作资产
10
用 AI 参与发布检查、监控分析与故障复盘
把上线和复盘变成可重复的工作流
11
团队级 AI 开发规范与落地路线
把个人提效方法沉淀成团队能力
进阶专题
专1
模型接入与 AI 能力边界
当 AI 真正进入业务系统,后端如何接住模型能力
专2
RAG 与企业知识系统
知识进入系统后,后端如何组织上传、检索与回答依据
专3
Tools、Workflow 与 Agent 边界
动作型 AI 能力如何保持可控、可审计、可恢复
专4
AI 系统治理与生产化
当 AI 进入主链路,治理、评测和生产化如何收口

进阶专题

这里保留原有 AI-Native 系统建设相关内容。建议先完成主线课程,再进入模型接入、 RAG、Tools / Workflow / Agent 边界,以及 AI 系统治理与生产化。

专1

模型接入与 AI 能力边界

1.5h

当 AI 真正进入业务系统,后端如何接住模型能力

从模型网关、配置绑定到可替换能力边界,建立进入 AI 系统建设的第一层认知。

模型接入边界配置
专2

RAG 与企业知识系统

1.5h

知识进入系统后,后端如何组织上传、检索与回答依据

围绕文档入库、召回、引用与降级路径,理解企业知识系统的后端主链路。

RAG知识系统检索
专3

Tools、Workflow 与 Agent 边界

1.5h

动作型 AI 能力如何保持可控、可审计、可恢复

从工具注册到流程编排,讲清动作能力的权限边界和结构化执行结果。

ToolsWorkflowAgent
专4

AI 系统治理与生产化

1.5h

当 AI 进入主链路,治理、评测和生产化如何收口

围绕 safety、logging、metrics、evals 和 CI,理解 AI 系统如何走向生产。

治理生产化评测