關于舉辦“LLM賦能軟件研發(fā)全流程技術架構與最佳實踐”培訓班的通知

各有關單位：

為了幫助企業(yè)借助LLM技術重構軟件研發(fā)鏈路，提升需求分析、代碼生成、測試優(yōu)化等環(huán)節(jié)的效率；同時幫助研發(fā)人員系統(tǒng)掌握LLM在研發(fā)全流程中的技術架構設計與落地，成長為能推動企業(yè)技術創(chuàng)新與研發(fā)效能升級的核心力量。中培偉業(yè)精心打造了“LLM賦能軟件研發(fā)全流程技術架構與最佳實踐”培訓課程。于2026年在全國部分城市舉辦公開課，誠邀您的參與，有關事宜如下：

一、培訓背景

當前，生成式AI爆發(fā)，LLM正深刻重塑軟件研發(fā)范式，既為解決傳統(tǒng)研發(fā)中需求轉化斷層、編碼效率低、測試覆蓋不足等痛點提供新路徑，又因企業(yè)面臨技術選型迷茫、流程融合不暢、工程化能力缺失及復合型人才短缺等問題，導致LLM落地多停留在零散嘗試階段，難以體系化釋放價值。未來5年，掌握LLM賦能研發(fā)方法論的從業(yè)者將成為行業(yè)稀缺人才。

本課程聚焦LLM技術在軟件研發(fā)全流程的深度應用，以思維重塑+技能落地+架構實戰(zhàn)為核心，系統(tǒng)覆蓋從研發(fā)思維轉變到工具實操、再到技術架構設計的全維度能力培養(yǎng)。

二、培訓對象

1.軟件研發(fā)工程師（前端、后端、全棧）、測試工程師、運維工程師；

2.技術負責人、研發(fā)經(jīng)理、敏捷教練、產(chǎn)品經(jīng)理（技術向）；

3.希望通過LLM提升團隊研發(fā)效率的技術管理者與一線實踐者；

4.具備基礎軟件開發(fā)經(jīng)驗，了解敏捷開發(fā)基本理念，對AI技術有初步認知的從業(yè)者。

三、培訓信息

培訓形式：線下面授 + 同步直播

培訓班次：

2026年4月27-29日   北京

2026年9月22-24日  上海

四、培訓內(nèi)容

培訓共計3天，每天6小時，具體日程安排如下：

日程主題內(nèi)容

第一天

基礎認知與需求-設計階段賦能

LLM賦能研發(fā)的核心邏輯與基礎工具

1. 開篇：軟件研發(fā)的痛點與LLM的革命性價值。

a. 傳統(tǒng)研發(fā)全流程的核心痛點：需求模糊、設計低效、編碼重復、測試繁瑣、迭代緩慢（結合Forrester調研數(shù)據(jù)：76%團隊每周至少3次需求變更，返工成本占比28%）；

b. LLM賦能研發(fā)的三大本質轉變：從過程驅動到意圖驅動、從事后檢驗到事前預防、從功能實現(xiàn)到體驗優(yōu)化；

c. 真實案例：某金融企業(yè)通過LLM將新功能上線周期從6個月壓縮至6周，某電商平臺需求文檔錯誤率下降83%；

d. 敏捷開發(fā)與LLM的融合邏輯：小步快跑+智能閉環(huán)，實現(xiàn)“需求-原型-反饋-優(yōu)化”的快速迭代。

2. 主流LLM工具與AI開發(fā)工具全景解析。

a. 通用大模型工具：豆包（優(yōu)勢：中文理解強、場景化提示詞優(yōu)化）、     千問3（優(yōu)勢：多模態(tài)支持、架構設計能力突出）、DeepSeek（優(yōu)勢：代碼生成精準、支持多語言）——核心功能對比與適用場景選型；

b. AI開發(fā)專用工具：Qoder（代碼生成、重構、審查一體化）、Trae（低代碼+AI，支持需求到原型快速生成）、GitHub Copilot（編碼實時輔助）——工具核心功能演示與入門操作；

c. 工具組合策略：根據(jù)研發(fā)環(huán)節(jié)（需求/設計/編碼）、團隊規(guī)模、項目類型（ToB/ToC）選擇適配工具鏈（例如：小型創(chuàng)業(yè)團隊可采用“豆包+Qoder”輕量組合，大型企業(yè)可采用“千問3+Trae+私有知識庫”架構）。

3. 實操演練：LLM工具基礎操作與提示詞工程。

a. 核心任務：使用豆包生成清晰的需求文檔框架，用千問3優(yōu)化提示詞精度；

b. 演練場景：輸入模糊需求“開發(fā)一個電商商品管理模塊”，通過“角色設定+需求拆解+約束條件”提示詞模板，生成包含功能清單、交互邏輯、性能指標的規(guī)范PRD；

c. 關鍵技巧：提示詞“三段式”寫法（明確角色、核心需求、輸出格式），降低LLM生成偏差。

LLM賦能需求分析與架構設計（敏捷核心環(huán)節(jié)）

1. 智能需求分析：從模糊描述到精準定義。

a. 傳統(tǒng)需求分析的痛點：顯性需求捕捉不全、隱性需求未被識別（某電商平臺調研顯示，傳統(tǒng)方式僅能捕捉23%顯性需求）；

b. LLM賦能需求分析的核心流程：自然語言解析→需求拆解→實體關系提取→PRD自動生成→需求評審輔助；

c. 關鍵技術：RAG知識庫在需求分析中的應用——將企業(yè)歷史需求文檔、行業(yè)規(guī)范、用戶反饋入庫，讓LLM生成符合企業(yè)標準的需求文檔（結合葡萄城活字格RAG實踐：問答準確率提升37%）；

d. 案例：IBM Watsonx分析某銀行3年用戶日志與客服對話，將需求確認周期從3周壓縮至3天。

2. 智能架構設計：AI輔助的敏捷架構落地。

a. 微服務架構自動設計：使用千問3輸入系統(tǒng)描述與約束條件（如“實時監(jiān)控2000+設備，支持故障預測，每個服務CPU<2核、延遲<100ms”），自動生成微服務拆分方案與接口定義；

b. 技術選型智能決策：通過Trae輸入項目需求（如“開發(fā)電商后臺管理系統(tǒng)，含用戶權限、商品管理、訂單統(tǒng)計”），AI生成技術棧決策樹（Java+Spring Cloud/Go+gRPC等）及選型理由；

c. 數(shù)據(jù)模型智能設計：輸入“電商訂單表”字段描述，Qoder自動生成字段類型、外鍵關聯(lián)、枚舉約束及測試數(shù)據(jù)（符合業(yè)務規(guī)則）；

d. 敏捷架構的核心原則：輕量設計、可擴展、適配快速迭代，LLM輔助平衡“設計完整性”與“迭代效率”。

3. 實操演練：電商訂單管理系統(tǒng)的需求分析與架構設計。

a. 場景：基于“支持多渠道下單、訂單狀態(tài)實時同步、退款流程自動化”的模糊需求，完成全流程智能設計；

b. 步驟1：用豆包+RAG知識庫（導入電商行業(yè)需求規(guī)范）生成完整PRD；

c. 步驟2：用千問3拆分微服務模塊（訂單服務、支付服務、庫存服務）并生成架構圖；

d. 步驟3：用Trae生成訂單表、用戶表等核心數(shù)據(jù)模型；

e. 成果評審：小組展示設計成果，講師點評優(yōu)化方向（聚焦需求完整性、架構合理性、適配敏捷迭代）。

第二天

編碼-測試階段賦能(核心實操)

LLM賦能編碼全流程（高效+高質量）

1. 智能編碼：從原型到代碼的快速轉化。

a. 敏捷編碼的核心需求：快速生成基礎代碼、復用歷史邏輯、減少重復工作；

b. 主流工具實操：

1）Qoder：導入架構設計文檔，自動生成微服務基礎代碼（含Controller、Service、Dao層），支持Java/Go/Python多語言；

2）DeepSeek：針對復雜業(yè)務邏輯（如訂單支付流程、庫存扣減），通過自然語言描述生成精準代碼，支持實時調試建議；

3）豆包：輔助代碼注釋生成、變量命名優(yōu)化、代碼簡化（例：將100行冗余代碼重構為30行高效代碼）；

c. 關鍵技巧：代碼生成的“增量式”策略——先生成核心邏輯，再通過迭代提示詞補充異常處理、邊界條件（避免一次性生成過多冗余代碼）；

d. 案例：某制造企業(yè)采用LLM驅動編碼，系統(tǒng)開發(fā)效率提升5倍，代碼復用率從30%提升至75%。

2. 代碼重構與智能審查。

a. 傳統(tǒng)代碼審查痛點：效率低、遺漏隱蔽缺陷、風格不統(tǒng)一；

b. LLM代碼審查的雙重優(yōu)勢：靜態(tài)分析（語法錯誤、性能問題）+ 語義分析（業(yè)務邏輯偏差、安全漏洞）；

c. 工具實操：

1）Qoder：上傳代碼文件，自動識別未使用變量、循環(huán)冗余、安全隱患（如SQL注入），并提供一鍵修復建議；

2）DeepSeek：結合企業(yè)代碼規(guī)范（導入知識庫），進行風格統(tǒng)一化重構，生成重構前后對比報告；

3）千問3：針對微服務代碼，檢查服務間接口兼容性、依賴沖突等問題；

d. 案例：某互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院通過CodeGeeX（類似Qoder）進行代碼審查，缺陷檢出率提升40%，審查時間縮短60%。

3. 實操演練：電商訂單支付模塊編碼與審查。

a. 場景：基于第一天設計的訂單服務架構，完成支付流程核心編碼與審查；

b. 步驟1：用Qoder生成支付接口（創(chuàng)建訂單、發(fā)起支付、支付回調）基礎代碼；

c. 步驟2：用DeepSeek補充異常處理（支付超時、余額不足、重復支付）邏輯；

d. 步驟3：用千問3審查代碼性能（如數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化）與安全漏洞；

e. 成果：可運行的核心代碼+審查報告，講師點評代碼質量與工具使用技巧。

LLM賦能自動化測試與質量保障

1. 智能測試：從測試用例到自動化腳本。

a. 敏捷測試的核心需求：快速生成測試用例、自動化執(zhí)行、適配需求頻繁變更；

b. LLM賦能測試的全流程：

1）測試用例生成：用豆包輸入功能描述（如“訂單退款功能：支持未發(fā)貨訂單全額退款，已發(fā)貨訂單扣除運費”），自動生成黑盒測試用例（正常場景+異常場景）；

2）自動化腳本生成：Qoder將測試用例轉化為JUnit（Java）、Pytest（Python）自動化腳本，支持接口測試、單元測試；

3）測試數(shù)據(jù)生成：千問3根據(jù)數(shù)據(jù)模型生成大規(guī)模符合業(yè)務規(guī)則的測試數(shù)據(jù)（如不同用戶類型、訂單金額、支付狀態(tài)）；

c. 關鍵技術：行為驅動開發(fā)（BDD）與LLM結合——用Gherkin語言描述場景（Given-When-Then），AgileGen框架自動生成測試用例與腳本（確保代碼與需求一致性）；

d. 案例：某SaaS企業(yè)通過LLM生成自動化測試腳本，測試效率提升70%，回歸測試時間從1周壓縮至1天。

2. 缺陷智能定位與修復建議。

a. 傳統(tǒng)缺陷排查痛點：耗時久、依賴經(jīng)驗、定位不準確；

b. LLM缺陷排查流程：上傳測試報告（含報錯日志）→ LLM分析報錯堆?！?定位缺陷位置→ 提供修復方案→ 驗證修復效果；

c. 工具實操：

1）DeepSeek：輸入“訂單支付后庫存未扣減”報錯日志，自動定位Service層庫存扣減邏輯缺失，生成修復代碼；

2）豆包：針對測試中發(fā)現(xiàn)的性能瓶頸（如接口響應時間>3秒），分析代碼瓶頸（如未加索引、循環(huán)次數(shù)過多）并給出優(yōu)化建議；

d. 案例：騰訊云通過LLM輔助缺陷排查，線上bug修復平均時間從4小時縮短至30分鐘。

3. 實操演練：電商訂單退款模塊測試全流程。

a. 場景：針對訂單退款功能，完成測試用例生成、自動化腳本編寫、缺陷排查；

b. 步驟1：用豆包生成退款功能的黑盒測試用例（含正常退款、超時退款、部分退款等場景）；

c. 步驟2：用Qoder將測試用例轉化為Pytest自動化腳本，執(zhí)行并生成測試報告；

d. 步驟3：模擬“已發(fā)貨訂單全額退款”缺陷，用DeepSeek分析報錯日志并修復；

e. 成果：完整測試用例集+自動化腳本+缺陷修復報告，講師點評測試覆蓋率與缺陷定位準確性。

第三天

部署-運維-迭代階段賦能與企業(yè)級落地

LLM賦能部署運維與持續(xù)迭代

1. 智能部署：自動化部署腳本與環(huán)境配置。

a. 敏捷部署的核心需求：快速適配多環(huán)境、減少人工配置錯誤、支持滾動更新；

b. LLM賦能部署的核心場景：

1. 部署腳本生成：用Trae輸入部署需求（“將Spring Boot應用部署到K8s集群，支持藍綠部署”），自動生成Dockerfile、K8s配置文件（yaml）；

2. 環(huán)境配置優(yōu)化：千問3分析服務器資源（CPU/內(nèi)存）與應用需求，生成最優(yōu)配置參數(shù)（如JVM參數(shù)、數(shù)據(jù)庫連接池大?。?/p>

3. 部署問題排查：輸入部署報錯日志（如“K8s pods啟動失敗”），豆包自動分析原因（如鏡像拉取失敗、端口占用）并給出解決方案；

c. 案例：某金融企業(yè)通過LLM生成部署腳本，部署成功率從85%提升至99%，部署時間縮短60%。

2. 智能運維：自愈式運維與預測性維護。

a. 傳統(tǒng)運維痛點：被動響應、故障排查慢、資源浪費；

b. LLM賦能運維的三大能力：

1）日志智能分析：DeepSeek解析海量運維日志（如Nginx日志、應用日志），自動識別異常（如頻繁500錯誤、接口超時）并告警；

2）預測性維護：結合時序數(shù)據(jù)（如服務器負載、應用響應時間），千問3預測潛在故障（如硬盤故障、內(nèi)存溢出），提前給出優(yōu)化建議（參考三一重工案例：設備停機時間減少50%，維修成本降低30%）；

3）資源智能調度：騰訊云深度強化學習方案——根據(jù)workload自動分配資源，提升資源利用率30%；

c. 工具實操：用豆包分析Nginx訪問日志，識別高頻404接口與惡意請求，生成防護建議。

3. 實操演練：電商應用K8s部署與運維日志分析。

a. 場景：將第二天開發(fā)的訂單服務部署到K8s集群，并分析運維日志；

b. 步驟1：用Trae生成訂單服務的Dockerfile與K8s部署yaml文件；

c. 步驟2：模擬部署報錯（如鏡像拉取失?。?，用豆包排查并修復；

d. 步驟3：用DeepSeek分析應用運行日志，識別“訂單查詢接口響應超時”問題并優(yōu)化；

e. 成果：成功部署的應用+日志分析報告+優(yōu)化方案，講師點評部署效率與運維問題解決能力。

LLM賦能研發(fā)的技術架構設計與企業(yè)級最佳實踐

1. LLM賦能研發(fā)的核心技術架構。

a. 整體架構藍圖：需求層→LLM模型層→工具層→研發(fā)流程層→數(shù)據(jù)安全層；

b. 關鍵組件設計：

1）多模型協(xié)同架構：通用大模型（豆包/千問3）+ 垂直模型（代碼模型DeepSeek/測試模型Qoder）協(xié)同，平衡通用性與專業(yè)性；

2）RAG知識庫構建：知識切片（歷史文檔、規(guī)范、案例）→ 向量化處理（百煉通用文本向量-v4）→ 向量存儲（Faiss）→ 檢索優(yōu)化（語義相似度計算），確保LLM生成內(nèi)容的準確性與合規(guī)性；

3）數(shù)據(jù)安全層：同態(tài)加密（梯度聚合）、權限管控（RBAC模型）、審計追蹤（知識變更記錄），滿足企業(yè)數(shù)據(jù)安全要求；

c. 架構選型原則：小型團隊采用“輕量化架構”（公有云LLM+第三方工具），中大型企業(yè)采用“混合架構”（公有云LLM+私有知識庫+部分私有模型）。

2. 多行業(yè)企業(yè)級最佳實踐案例拆解。

a. 金融行業(yè)：平安銀行“星云風控平臺”——LLM+RAG知識庫（監(jiān)管規(guī)范、歷史風控案例），實現(xiàn)需求分析、架構設計、合規(guī)審查全流程賦能，需求變更響應速度提升3倍；

b. 電商行業(yè)：某頭部電商——“AI+敏捷”迭代模式，用豆包快速響應用戶需求（如AR試妝功能），Trae生成原型，Qoder編碼，DeepSeek測試，新功能上線周期從1個月壓縮至2周；

c. 制造行業(yè)：三一重工——LLM+時序數(shù)據(jù)預測模型，實現(xiàn)設備監(jiān)控系統(tǒng)的預測性維護，OEE提升22%；

d. 案例共性總結：建立“AI優(yōu)先”的研發(fā)文化、構建領域專屬知識庫、明確人機協(xié)作邊界（人負責決策與驗收，AI負責技術實現(xiàn)）。

3. 實操演練：企業(yè)級LLM研發(fā)流程設計與問題解決。

a. 場景：某中型制造企業(yè)計劃用LLM賦能“設備管理系統(tǒng)”研發(fā)（敏捷迭代模式），設計完整方案；

b. 步驟1：團隊分工——明確產(chǎn)品經(jīng)理（需求描述）、研發(fā)工程師（AI協(xié)作編碼）、測試工程師（AI輔助測試）、運維工程師（智能部署）的人機協(xié)作流程；

c. 步驟2：工具選型與架構設計——選擇“千問3（需求/設計）+ DeepSeek（編碼）+ Qoder（測試）+ 私有RAG知識庫（設備行業(yè)規(guī)范）”架構；

d. 步驟3：風險預判與解決方案——識別數(shù)據(jù)安全、模型生成偏差、團隊適配等風險，給出應對策略（如知識庫人工校對、生成結果二次審核）；

e. 成果展示：各小組展示方案，講師點評優(yōu)化，輸出可落地的企業(yè)級實施方案。

4. 總結與未來趨勢。

a. 核心知識點回顧：LLM賦能研發(fā)的全流程邏輯、工具實操要點、架構設計核心、最佳實踐精髓；

b. 未來趨勢展望：2026年AI驅動IDE（需求→代碼→測試全鏈路生成）、多模態(tài)研發(fā)（圖片/視頻需求直接轉化為代碼）、“AI訓練師”成為新興崗位；

c. 學習路徑建議：深入學習提示詞工程、RAG知識庫優(yōu)化、領域模型微調，持續(xù)跟進工具迭代與行業(yè)案例；

d. 答疑環(huán)節(jié)：解決學員實際項目中的落地疑問。

備注：采用小班制教學，授課過程中，講師會通過互動提問、小組討論、即時答疑等形式，幫助學員把所學知識迅速轉化為可落地的能力。

五、培訓教師

? 張老師 | AI+軟件研發(fā)實戰(zhàn)專家

張老師擁有計算機碩士學歷，是資深IT培訓專家與百度、阿里、騰訊等企業(yè)特邀講師，累計授課課時超9000學時。他兼具深厚技術積淀與豐富實戰(zhàn)經(jīng)驗，曾擔任高級軟件開發(fā)工程師、系統(tǒng)架構師，親自主持多個大型項目開發(fā)，具備強大的項目管理與實施能力，能高效規(guī)劃協(xié)調資源以保障項目交付質量；轉型培訓領域后，已成功培養(yǎng)大量軟件人才，授課風格生動幽默，擅長以啟發(fā)式教學培養(yǎng)學員獨立思考與解決問題的能力，還擁有對日外包團隊、歐美項目組等多場景內(nèi)訓經(jīng)驗。他技術視野廣闊，精通Android、iOS、WebAPP等多端開發(fā)，以及SQL Server、Oracle等數(shù)據(jù)庫技術，C#、NodeJS等編程語言，Windows Server、RHCE等服務器系統(tǒng)，能為LLM賦能軟件研發(fā)相關課程提供扎實的技術支撐與實戰(zhàn)指導。

? 張老師 | IT架構與管理領域專家

曾工作于北京聯(lián)通研究院，moto，美團，目前就職于一家上市公司隸屬于清華大學主要公司業(yè)務服務國家安全和國外安全項目。移動應用項目架構師，在公司擔任大數(shù)據(jù)架構師。精通大型分布式互聯(lián)網(wǎng)應用架構設計與技術開發(fā)。擅長linux、Java方向、軟件架構、微服務、產(chǎn)品經(jīng)理實戰(zhàn)、軟件工程和研發(fā)團隊管理。對于大規(guī)模分布式架構、微服務架構、云計算與容器化技術、開發(fā)與運維一體化、應用系統(tǒng)安全與和架構設計、海量數(shù)據(jù)處理、大數(shù)據(jù)等方向特別有研究，尤其是偏后端的對于高并發(fā)系統(tǒng)上有豐富的架構和實施經(jīng)驗。

? 范老師 | 前航天信息首席架構師

范老師是哈工大軟件工程碩士，在軟件研發(fā)領域擁有近二十年的豐富經(jīng)驗，且至今仍然活躍在大型軟件架構設計的前沿陣地。從需求分析、軟件研發(fā)到項目管理架構設計，都有豐富的從業(yè)經(jīng)驗。先后參與了數(shù)十個國內(nèi)大型軟件項目，涉及國家財政、軍工、稅務、醫(yī)療等領域的大數(shù)據(jù)建設、風險防控與人工智能研究?；ヂ?lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)轉型的實踐者與倡導者。從事架構設計、軟件重構、微服務、大數(shù)據(jù)方面的培訓與咨詢多年，包括中國銀行、華為、中興、貝爾、西門子，Top100、Tid、SDCC、DDD、DevOps等業(yè)界頂級技術峰會的技術分享者。

六、培訓收益

1.思維層面：打破傳統(tǒng)研發(fā)模式局限，建立“意圖驅動”的智能研發(fā)范式，理解從“代碼編寫者”到“AI訓練師”的角色轉變；

2.技能層面：熟練運用6+款主流AI工具完成需求分析、架構設計、代碼生成、自動化測試等核心工作，研發(fā)效率大幅提升；

3.架構層面：掌握LLM賦能研發(fā)的技術棧選型、知識庫構建、多模型協(xié)同等關鍵架構設計方法，規(guī)避技術風險；

4.實踐層面：獲取金融、電商、制造等多行業(yè)真實案例的最佳實踐，可直接復用至企業(yè)實際項目，降低試錯成本。

七、證書頒發(fā)

參加培訓并通過考試的學員，將獲得由工業(yè)和信息化部教育與考試中心統(tǒng)一頒發(fā)的《軟件研發(fā)技術架構師》職業(yè)能力證書。證書長期有效，相關信息可隨時登錄中心官網(wǎng)查詢。

八、培訓費用

6800元/人（含培訓費、平臺費、資料費、視頻回放、證書、發(fā)票等費用）。

備注：參加面授的學員提供培訓期間的午餐。

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主題

上課時間

2026年04月27-29日 北京2026年09月22-24日 上海

參加人數(shù)

費用

聯(lián)系人

先生 女士

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部門職務

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傳真

手機

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