夜雨聆风课程介绍
本课程直面软件系统因频繁变更导致的代码退化与维护困境，深度融合DeepSeek大模型辅助编程技术，系统讲解基于AI的代码优化、高质量软件设计原则、领域驱动设计（DDD）及重构方法，通过大量实战案例帮助学员掌握从需求探索、架构设计到代码生成与优化的AI协同开发能力，实现代码整洁与高效维护。借助DeepSeek大模型赋能，掌握从代码优化到领域驱动设计的AI协同开发全流程。
适用学习对象
本课程主要面向各类软件研发中心的软件设计师、架构师、项目经理、技术总监、质量部门经理，特别适合对重构技术怀有困惑、需要提升AI时代代码质量与设计能力的团队和个人。
时间地点：2026年06月26日-27日 上海
研修费用：3980元/人(含培训费、午餐费、讲义资料费等)
工程师高培报名热线：13269857695
中际赛威刘老师微信致电均可，欢迎来询！
讲师介绍
业内资深：架构设计专家，二十余年大型软件架构设计一线经验，长期关注软件代码质量，多次参与大型遗留系统改造与软件系统重构等重大项目，在互联网、金融、军工、财务、税务等领域具备深厚的架构理论功底。
经验丰富：先后主持或参与国家金税工程、航天科工重点项目、部委纪检监察大数据平台等数十个国内外大型软件项目，历任需求分析师、主任设计师、项目经理、高级系统架构师、技术专家等职务，具备从需求到架构再到代码的全链路实战经验。
课程大纲
第一单元 基于AI代码优化
利用AI代码优化的思路1.1 国产智能大模型DeepSeek的应用场景
代码解释：通过AI对代码进行解释与注释
代码改写：通过AI对原有代码进行优化
代码生成：通过AI根据新需求编写代码
代码测试：通过AI根据新需求编写测试用例1.2 智能大模型核心原理与应用
提示词工程：如何通过提示词的互动，指导AI编码
示例文档上传：如何通过编写与上传示例文档，指导AI工作
搭建本地知识库：通过搭建知识库，为AI制定开发规范1.3 关于AI编程的局限与反思
AI编程无法应对复杂的、大规模的应用开发
AI编程同样需要制定相应的编码规范
AI编程同样需要架构规划与层次划分
AI编程同样需要基于设计思想进行设计编码1.4 结论：AI替代的不是人，而是不会使用AI的人
需要更加深刻地理解业务而不是技术
需要更强的架构规划与设计能力
需要对AI编码的正确与否有甄别与判断能力
需要掌握与AI工作协同的技能
解决方案：以知识库作为规范指导AI编程2.1 通过知识库制定AI软件开发的模板与规范
文档模板：架构设计的模板、用例模型的模板、领域模型的模板
开发规范：领域对象、服务接口、DSL配置、测试用例的开发规范2.2 基于知识库进行的AI软件开发
基于业务需求进行分析设计
将大任务拆分成无数个小任务
基于知识库的规范进行AI编程
基于知识库的规范让AI编写测试用例
软件开发的轮回3.1 起初客户提出的需求并不复杂3.2 随着日后的变更，系统开始变得越来越复杂3.3 激烈的市场要求快速交付3.4 越来越复杂的系统交付速度会越来越慢3.5 越来越快的技术发展要求技术架构不断更迭3.6 带来的问题
系统交付速度越来越慢而不能适应市场变化
技术架构不断更迭越来越困难而不能适应技术发展
测试变得越来越困难而任务繁重
软件系统越来越笨重而不适应未来变化
分析与反思：探讨软件退化的根源4.1 案例分析：演示电商网站付款功能代码质量下降的过程
起初的设计
随后的变更
质量不断下降的过程4.2 软件质量下降的根源
软件总是因变更而变得越来越复杂
软件结构已经不再适应复杂的软件需求
必须要调整软件结构以适应新的软件需求
重构是保持高质量软件设计的习惯
运用AI可以更加高效地理解和重构代码
两顶帽子的设计方式5.1 软件是因需求变更而质量下降吗？5.2 案例分析：推演软件变更的设计过程5.3 应对软件变更的最佳方式：两顶帽子
重构原有代码以适应新的需求
实现新的需求5.4 案例：演示运用AI进行两顶帽子设计变更的过程
第二单元 高质量的软件设计
在AI时代应该如何编程1.1 AI是用于替代人，还是给人提供更加高效的工具？1.2 脱离设计的AI编程只能是低质量的代码1.3 高质量的软件设计才能指导AI高质量地编写代码1.4 结论：AI时代给设计者提出的是更高的设计要求
准确理解高质量代码2.1 剖析高质量代码设计的本质2.2 软件的质量保证：内部质量与外部质量2.3 高质量软件设计的标准：易于阅读、易于维护、易于变更
准确理解代码整洁之道3.1 什么时候应该代码整洁3.2 函数代码整洁应当遵循的原则3.3 类与接口代码整洁应当遵循的原则3.4 注释代码的整洁之道3.5 异常处理的代码整洁之道3.6 案例：实战项目的整洁代码展示
案例分析软件设计原则及其本质4.1 低耦合
依赖反转原则（DIP）：案例——购票业务类与数据访问类
开放-封闭原则（OCP）：案例——需求变更与可扩展点设计、Square/Circle的解决方案4.2 高内聚
单一职责原则（SRP）：案例——财务凭证变更、超级大函数与大对象、MySQL读写分离改造
不要重复自己原则（DRY）：典型的代码重复案例与散弹式修改，探讨代码复用的设计难题与软件重构
重构是高质量编码的实现方式5.1 重构是代码整洁与高质量编码的实现方式
准确理解软件重构
每次变更的时候，先重构再实现需求
每过一段时间就通过重构整理一次代码5.2 基于AI的软件重构思路
用AI进行原始代码的理解
用AI进行代码的改写与优化
用AI编写测试用例5.3 案例：演练Hello World的维护变更过程
最初的软件设计
第一次变更：抽取方法与抽取类
第二次变更：抽取接口与系统分层
重构完成以后，用测试用例进行验证
第三单元 领域驱动设计
DDD是应对软件复杂性之道1.1 剖析领域驱动的设计思想1.2 服务、实体与值对象的概念1.3 充血模型与贫血模型的设计思路1.4 问题域、子域与限界上下文划分
基于领域模型的设计变更2.1 演练基于DDD的设计与变更过程2.2 演练领域模型如何指导数据库设计2.3 演练领域模型如何指导程序设计2.4 聚合、仓库与工厂：傻傻分不清2.5 限界上下文：系统拆分的利器
以DDD作为规范指导AI编程3.1 通过知识库制定AI软件开发的模板与规范
文档模板：架构设计的模板、用例模型的模板、领域模型的模板
开发规范：领域对象、服务接口、DSL配置、测试用例的开发规范3.2 基于知识库进行的AI软件开发
AI辅助的软件需求探索与编写需求文档
AI辅助编写用例模型
AI辅助编写领域模型
AI辅助形成数据库设计，编写SQL脚本
AI辅助编写领域对象与服务接口代码，进行DSL配置
AI辅助基于平台进行业务代码的编写
AI辅助创建测试用例代码
