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学会管理AI Agent团队 | 斯坦福大学课程完整资源包:讲义、作业、表,一文全收录

学会管理AI Agent团队 | 斯坦福大学课程完整资源包:讲义、作业、表,一文全收录

斯坦福大学开了一门编号为 CS146S的课。

没有大张旗鼓的官宣,但它很快在开发者社区炸开了锅——它是全球第一门系统性讲授「AI 软件开发」的大学课程,而且讲义、作业、工具清单全部公开。

这门课叫 The Modern Software Developer,中文直译:现代软件开发者。内容涵括并深入解析了火爆全网的Vibe coding。

课程核心不是教你用哪个工具,而是教你完成一次身份转变——从「写代码的人」变成「管理一支 AI Agent 团队的工程师」。

以下是这门课所有公开资料的完整导航。无论你是在校学生、职场工程师,还是对 AI 开发感兴趣的普通人,这份指南都值得收藏。

(以下排版由AI为我完成,虽然有点小瑕疵,但是我很喜欢!)

STANFORD UNIVERSITY · SCHOOL OF ENGINEERING
COURSE
CS146S
The Modern SoftwareDeveloper
现代软件开发者
斯坦福大学 CS146S 课程完整资源导航指南聚合所有公开平台、工具生态与学习资料帮助你系统掌握 AI 驱动开发
学分
3
周期
10周
开课
2025秋
形式
讲座+项目
本文目录
01

公开资源平台导航
02

10周课程大纲
03

讲师 Mihail Eric
04

工具生态体系
05

嘉宾阵容
06

学习建议
/ 01
公开资源平台导航
所有可公开访问的学习入口,复制链接直达
官方网站 · 主入口
🏠 课程官方网站
课程最权威的信息来源,包含完整讲座幻灯片(Slides)、每周阅读清单(Reading List)、作业说明及所有公告。强烈建议从此处开始。
themodernsoftware.dev
Stanford Bulletin · 官方课程目录
🎓 斯坦福官方课程目录页
包含课程正式描述、学分认定、先修要求、与数据科学学位的关联说明,以及课程行政信息。
bulletin.stanford.edu/courses/2274401
GitHub · 公开作业仓库
💻 课程作业 GitHub 仓库
讲师 Mihail Eric 公开的全套课程作业代码仓库,涵盖从 LLM 基础到 AI IDE、测试、部署的完整作业序列。社会自学者最核心的实践资源。
github.com/mihail911/modern-software-dev-assignments    
Maven · 付费商业版课程
📚 Maven 平台商业版
课程的付费版本「AI Software Development: From First Prompt to Production Code」,面向社会学习者,提供直播、社区支持和结业证书。
maven.com/mihail-eric/ai-software-development
Stanford Explore Courses · 选课信息
🔍 斯坦福排课系统
查询具体开课时间、教室、选课容量、往期学生评价,以及当前选课状态。适合斯坦福在校生完成选课操作。
explorer.stanford.edu → 搜索 CS146S   
LinkedIn · 讲师主页
🔗 讲师 Mihail Eric 的 LinkedIn
追踪讲师的最新动态与课程延伸内容。Mihail Eric 在此定期分享 AI 开发前沿洞察,是公开资源之外的重要补充渠道。
linkedin.com/in/mihaileric
/ 02
10 周完整课程大纲
从 AI 基础到未来展望的完整学习路径
第 1–2 周 AI 基础
LLM 工作原理与局限性 · 提示词工程(Prompt Engineering)
Agent 架构 · MCP(模型上下文协议)
如何与 AI 进行有效协作
第 3–5 周 开发环境
AI IDE(Cursor / Windsurf)深度使用 · 终端自动化(Warp)
上下文管理策略 · 代码库结构与 AI 协作的关系
多文件编辑工作流
第 6–7 周 质量与安全
AI 辅助测试(Qodo)· 漏洞与安全检测
调试策略 · AI 代码审查(Coderabbit)
何时信任 AI 生成的代码
第 8–9 周 部署与运维
自动化 UI 构建 · CI/CD 与 AI 的结合
生产环境监控 · 故障响应与事后分析
技术债务管理
第 10 周 未来展望
软件工程师角色的根本性演变
人机协作工程师的核心竞争力
AI 驱动开发的行业趋势与职业路径
/ 03
讲师 Mihail Eric
斯坦福博士 · Amazon Alexa 技术负责人 · YC 创业者
ME
Mihail Eric
CS146S 授课讲师
斯坦福计算机科学博士师从 NLP 泰斗 Christopher Manning
研究被引用超过 2400 次。曾任 Amazon Alexa 技术负责人,主导构建 Alexa 最早期的大型语言模型系统。后创办 AI 教育公司 Confetti AI,培训全球数千名工程师,于 2022 年被收购。此后创办了一家获得 Y Combinator 支持的 AI 编程公司。
CS146S 是他在斯坦福就读 15 年后,带着「回母校教下一代计算机科学家」的愿景开设的课程,是全球首批系统性讲授 AI 驱动开发工作流的大学课程之一。
  NLP / LLM  Amazon AlexaYC    创业者斯坦福    PhD
/ 04
工具生态体系
课程覆盖的核心工具全景
核心开发工具
Cursor AI 原生 IDE · 主要编辑器
Windsurf AI 编辑器 · 备选方案
Warp AI 终端 · 自动化命令
GitHub Copilot 代码补全 · 行业标配
Claude Code 命令行 AI Agent
质量与运维工具
Coderabbit AI 代码审查平台
Qodo AI 自动化测试
MCP 协议 模型上下文协议
CI/CD 平台 自动化部署流水线
/ 05
行业先驱嘉宾阵容
来自顶尖公司的嘉宾讲师
RK
Russell Kaplan
Cognition AI
AI 编程 Agent 领域先驱
ZL
Zach Lloyd
Warp 创始人 & CEO
AI 终端工具开拓者
MC
Martin Casado
a16z 普通合伙人
软件工程未来投资人
/ 核心理念
课程两大核心哲学
理解这两点,才能真正读懂这门课
理念一
人机协作工程而非 Vibe Coding
纯粹的”Vibe Coding”仍然无法构建生产级软件。每个开发者都必须学会成为一批热情 AI 助理工程师的管理者,而不是沉浸在 AI 生成的氛围中不加审查地点击”全部接受”。
理念二
LLM 的上限取决于你自己
如果你说 AI”在我的代码库上没用”,通常意味着即便一个刚入职的人类工程师进入这个代码库也会感到困惑。成功的关键在于为 AI 代理提供清晰的上下文和结构良好的代码。
/ 06
学习建议
如何最大化利用这些公开资源
STEP 01 · 从官网讲义开始
访问 themodernsoftware.dev,优先下载每周讲座幻灯片,配合阅读清单建立理论框架,再动手实践工具。
STEP 02 · Clone 作业仓库
GitHub 仓库包含完整的实践序列,是课程中最不可替代的部分。建议按周次顺序完成每一个作业。
STEP 03 · 安装核心工具
先安装 Cursor 和 Warp,这是课程最核心的两个工具。在实际项目中使用,而非仅做练习题。
STEP 04 · 内化核心哲学
在学习工具之前,先内化「你是 AI Agent 团队的管理者」这一核心理念。工具会变,理念不变。
STEP 05 · 关注讲师动态
在 LinkedIn 上关注 Mihail Eric,他持续分享 AI 开发领域的最新洞察,是公开资源之外不可忽视的补充渠道。
CS146S · The Modern Software Developer
Stanford University · School of Engineering       本文整合公开信息,版权归斯坦福大学及 Mihail Eric 所有

这门课真正稀缺的,不是各种工具的使用方法——那些你随时可以搜到。

稀缺的是它提供的认知框架:在 AI 工具泛滥的时代,什么样的工程师不会被替代,什么样的工作方式才叫真正的「现代开发」。

Mihail Eric 在课程最后一周留下了一个问题,没有标准答案:

“十年后,软件工程师这个职业还存在吗?如果存在,他在做什么?”

学完之后,我们也能用自己的方式回答这个问题。


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