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LLM赋能软件研发全流程实战演练训练营
一、课程简介
本次训练营为 《LLM赋能软件研发全流程实战演练训练营》。
在现在这个竞争越来越激烈的时代，软件团队不得不面对系统越来越庞大而降低交付速度，与激烈竞争需要快速交付的矛盾。当系统变得越来越复杂而难以维护时，基于 AI 的软件开发给我们指明了方向。随着 LLM 人工智能大模型的迅速发展，AI 也逐渐具备了推理与编程的能力。
然而，AI 的发展不是为了替代人，而是替代不会用 AI 的人。在 AI 编程高速发展的今天，社会对程序员的要求，逐渐从埋头编程的码农，转变成深刻理解业务，并能够快速将其转变成技术的设计师。而 DDD 领域驱动 + AI 编程则顺应了这种变化，为高效的软件研发赋能。
本课程首先通过全流程工作坊的形式演练，以 vibe coding 的形式如何 AI 编程，以及这种方式的局限。接着，本课程将探讨用 spec coding 的方式开发更大规模的系统，如何以技能 skills 的形式为 LLM 制定模板与规范。然后在此基础上演练，以人机结合的方式编写用例模型、领域模型，生成领域对象、服务接口、DSL 配置，让 LLM 编写规范的程序代码、测试用例，最后绘制前端 UI，完成整个开发的全过程，从而大幅度提高软件研发的效率与质量。在这个过程中，也会深度探讨各个阶段会遇到的"坑"，帮助大家合理规避。
课程亮点
全流程工作坊以 vibe coding 与 spec coding 两种方式演练 AI 编程全流程
DDD + AI 编程领域驱动设计指导 AI 编程，人机结合编写用例模型、领域模型
Skills / Rules为 LLM 制定模板与规范，规范 AI 的编程质量
前后端全流程后端 SpringCloud + 前端 React/Vue，前后端交互完整演练
避坑指南深度探讨各阶段会遇到的"坑"，帮助合理规避
二、相关事宜
🏢 主办单位：北京中际赛威文化发展有限公司
⏱ 研修时间：两天授课（每年定期举办，可定制内训，具体时间请咨询课程顾问）
💰 培训费用：3990元/人
📞 课程顾问：刘老师 手机 13269857695 座机 010-64113137*1061
三、课程大纲（两单元）
📘 第一单元 基于LLM的软件研发思路
LLM研发思路 · vibe coding · spec coding · DDD实践
利用LLM进行软件研发的思路
LLM智能大模型的应用场景：代码解释与注释、代码改写与优化、代码生成、测试用例生成。
智能大模型核心原理与应用：提示词工程；示例文档上传；搭建本地知识库；Skills/Rules（为AI提供编程技能，制订开发规范）。
氛围编程 vibe coding 的AI编程思路
设计思想：设定环境、目标与业务需求；让 AI 去编码；不断运行调试与反馈，让 AI 修复问题。
从传统编程到氛围编程的转变：从"实现者"到"引导者/产品经理"；从"关注细节"到"关注体验"；从"全面地设计"到"快速启动、逐步迭代"。
局限与问题：无法应对复杂大规模应用开发；需要制定编码规范；需要架构规划与层次划分；需要基于设计思想进行设计编码。
结论：AI替代的不是人，而是不会使用AI的人
深刻理解业务；架构规划与设计能力；正确与否的甄别判断；与AI协同的技能。
契约编程 spec coding 的AI编程思路
契约编程与规范驱动开发SDD：人与AI一起制订契约（业务需求、业务架构、UI原型、非功能需求）；人与AI一起制订技术架构、拆解开发任务；AI驱动进行设计、开发、测试与运行调试。
从氛围编程到契约编程的转变：从"模糊指令"到"精准契约"；从"代码优先"到"规范优先"；从"实现者"到"架构师/审核者"；从"结果不可控"到"过程可验证"。
探讨与思考：用什么方式表达契约（用例模型与领域模型）；如何制订开发任务（以领域驱动为规范）；以 rules 和 skills 为核心规范 AI 的编程质量。
案例：以DDD为指导的AI编程实践
制定LLM软件开发的模板与规范：文档模板（架构设计、用例模型、领域模型）；开发规范（领域对象、服务接口、DSL配置、测试用例）；提前为AI设计 rules 和 skills。
第一阶段：梳理业务需求，构建领域模型，形成契约
需求探索与业务架构规划；用例模型（人审核）；领域模型（人审核）；UI原型（人确认）。
第二阶段：基于领域模型的AI驱动开发、测试与调试
数据库设计与SQL脚本（MCP创建）；领域对象/DSL/服务接口；业务代码编写；测试用例代码；前端开发与调试优化。
📘 第二单元 DDD的AI编程全程演练
业务架构 · 用例模型 · 领域模型 · 后端开发 · 前端开发
业务架构的规划与设计过程
一、业务需求探索与业务架构规划：实战演练——AI辅助与人机结合的业务架构探索过程。
二、由粗到细的业务梳理，建立业务架构。
三、动态模型与静态模型相结合的分析过程：动态模型（用例模型——每个用例及其业务流程的梳理过程）；静态模型（领域模型——领域对象及其相互关系的梳理过程）。
用例模型与需求规格说明书
实战演练：在线交易系统的业务梳理过程。
1. 用例模型的分析设计过程：站在全局的业务规划与战略设计；由粗到细的用例建模过程（用例、参与者与系统边界）；三种类型的用例描述（业务流程、查询报表、图表展示）；按照用例描述的方式编写需求规格说明书。
2. 界面原型设计。
3. 演练：基于LLM进行需求探索，建立用例模型：基于LLM进行业务架构规划与业务需求探索；为用例模型编写设计 skills 并且不断调教；业务架构 + skills，让 LLM 自动生成用例模型与用例描述；对 LLM 生成的内容进行审查与调教；基于用例模型形成最终的需求规格说明书。
演练基于LLM的领域建模过程
1. 从领域中吸取业务领域知识。
2. 统一语言建模：与用户沟通需求的高级技巧。
3. 领域驱动的设计思想：将真实世界与软件世界对应起来（事物→对象；行为→方法；关系→关联）。
4. 演练：用LLM基于用例模型形成领域模型：为领域模型编写 skills 并不断调教；用例模型 + skills，通过 LLM 形成领域模型；对 AI 生成的领域模型进行梳理与确认；按照领域模型划分限界上下文。
5. 基于DDD进行业务架构规划：为每个限界上下文构建业务领域模型；划分并识别主题域、支撑域、通用域；落实各子域之间的联系、接口及事件通知机制。
6. 对LLM生成的领域模型进行审查与调教。
7. 基于领域模型和用例模型，由LLM生成UI原型。
演练基于AI编程的后端开发
1. 利用LLM搭建后端项目软件开发环境：编写 skill 文件定义 SpringCloud 开发环境；采用 SOLO 模式，由 LLM 搭建后端开发环境；通过 Maven 运行并验证后端开发环境。
2. 利用LLM将领域模型的设计转变成数据库设计脚本：为数据库设计编写 skills 文件；领域模型 + skill 文件，由 LLM 生成数据库脚本；开发人员对数据库脚本进行审查与优化。
3. 利用LLM将领域模型的设计转变成程序设计：为领域对象编写 skills 文件；为服务接口编写 skills 文件；为 DSL 的配置编写 skills 文件；基于领域模型 + skills 文件，由 LLM 生成初步的程序代码；开发人员对程序代码进行审查与优化。
4. 基于DDD的平台规范，由LLM实现业务功能：基于 DDD 规范，搭建一套支持 DDD 的开发平台；编写 DDD 开发平台的 API 接口文档；通过注释的方式，对服务接口 Service 的每个方法进行设计；基于接口注释 + 平台 API 接口文档，由 LLM 编写和实现业务功能；开发人员对 AI 生成的程序代码进行审查与调优。
5. 基于用例模型的业务需求，由LLM生成测试用例代码：为测试用例代码编写 skills 文件；用例模型 + skills 文件，由 LLM 生成测试程序代码；由 LLM 自动完成代码调试，并完成最终的测试。
基于DDD的平台架构设计
1. 解决软件层次的复杂性：将业务与技术解耦。
2. 整洁架构与六边形架构的设计思想。
3. CQRS命令与查询职责分离的设计思想。
4. 基于整洁架构的DDD架构设计思路：制作通用仓库与工厂的设计思路；引入 DSL 的思路与设计实现；支持 DDD 的增删改功能架构设计；支持 DDD 的查询功能的架构设计。
5. 基于DDD的底层平台，进行AI编程开发。
6. 用AI去优化与规范底层开发平台。
演练基于AI编程的前端开发
1. 利用LLM搭建前端项目软件开发环境：通过业务架构规划的技术选型，搭建 React+Vue 的前端项目；基于 LLM 创建登录页、主页、用户注册等基础组件；启动并验证前端项目。
2. 基于用例模型，由LLM规划UI界面，生成界面原型：通过读取用例模型，由 LLM 规划 UI/UX；基于 UI 界面规划，由 LLM 生成界面原型；通过人机交互，对界面原型的效果进行调优。
3. 由LLM识别后端API接口，进行前后端交互：由 LLM 识别后端 API 接口，完成前后端交互的开发；分别启动前后端应用，运行调试前后端项目；由 LLM 对前后端运行过程中的问题进行分析与修复。
四、主讲专家
长期从事软件研发工作，长期关注软件代码质量，多次参与大型遗留系统改造、软件系统重构等重大项目。先后主持或参与了数十个国内外大型软件项目，涉及领域广泛。从事软件技术培训工作多年。
📅 开课回顾：上期已于 2026年9月16-17日 · 北京成功举办，两天授课。后续每年定期举办，可定制内训，具体时间可联系课程顾问。
