实用的人工智能编码：光标、本地模型和 SDLC

MP4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC、44.1 KHz、2 Ch
级别：中级 |类型： 电子学习 |语言： 英语 |持续时间：32 个讲座（3h 2m）

你将学到什么

• 对 AI 编码采取谨慎的方法，避免过度使用、误用和盲目依赖 AI 输出，从而损害职业生涯
• 区分持久代码和一次性代码，以准确了解何时利用人工智能以及何时需要严格的人工监督
• 掌握严格审查和审核 AI 生成代码的关键技能，以保证生产级质量
• 根据您的资历级别（初级、中级、高级）安全地调整 AI 策略，以加速您的职业生涯，而不是毁掉它
• 掌握 Cursor IDE 和本地 AI 工具，可以安全地编写、重构和调试代码，而不会影响安全性或代码完整性
• 使用 LM Studio 部署 100% 私有的本地 AI 模型，以在不损害数据隐私的情况下进行安全、代理编码

要求

• 批判性思维。您必须愿意学习如何评估代码。本课程是关于使用人工智能作为强大的助手，而不是取代你自己的思维
• 无需具备人工智能经验。您不需要成为人工智能专家。您将学习如何从头开始将人工智能正确集成到您的工作流程中
• 基本的编程知识。您应该对编程和软件架构有基本的了解，以便能够有效地审查人工智能生成的代码

描述

您是否厌倦了有毒的“10 倍生产力”人工智能炒作？

无论你看到哪里，人们都承诺人工智能只需单击一下即可为你编写整个应用程序。但在专业软件开发的现实世界中，盲目依赖人工智能正在引发危机。

初级开发人员通过复制和粘贴他们不理解的代码来减缓他们的成长，从一开始就破坏了他们的基础技能。高级开发人员和技术主管正淹没在难以维护的意大利面条式代码中。由于人们在没有采取批判性、务实和谨慎的态度的情况下就转向人工智能，职业生涯正在受到负面影响。

是时候停止滥用人工智能并开始像专业人士一样使用它了。

欢迎来到实用的 AI 编码：光标、本地模型和 SDLC。本课程旨在教您如何安全可靠地将人工智能集成到软件开发生命周期中。您不仅会学习如何生成代码，还会了解何时应该或不应该接受人工智能的建议。

是什么让这门课程与众不同

您将了解持久代码（应保持长期可维护性）与一次性代码（人工智能在其中表现最佳）之间的关键区别。您还将学习如何严格审查人工智能输出、降低风险以及保护您的代码库和职业生涯。

课程内部

1。务实的人工智能心态和职业策略

• 揭穿“10 倍生产力”神话并找到现实的 AI 基线
• 分享生产力统计数据和现实世界的 AI 影响
• 为初级、中级和高级开发者定制 AI 策略
• 了解人工智能在哪些方面可以节省时间，在哪些方面会产生问题
• 了解人工智能的滥用如何对职业发展产生负面影响

2.使用 Cursor IDE 掌握 AI 优先开发

• 深入研究 Cursor 工作流程，包括代理、代码完成、调试和高级规则
• 将 Cursor 与非 AI 优先的 IDE（例如 WebStorm）集成
• 弥合业务需求和技术提示之间的差距

3.现实世界的任务执行

• 真实的 SDLC 工作流程，包括任务分析、架构设计、重构、审计逻辑和减少技术债务
• 借助 AI 辅助安全地调试生产崩溃
• 从头开始构建复杂的功能
• 并行使用多个 AI 模型并比较其结果

4。 100% 私有本地代理编码

• 在 NDA 或企业环境中安全工作，而不会暴露专有代码
• 设置 LM Studio 并运行完全私有的本地 AI 模型
• 将本地模型直接集成到 IDE 中，以实现安全的离线编码工作流程

5。选择正确的模型

• 了解何时使用本地模型与基于云的模型（例如 Claude Opus）
• 了解高级模型如何处理复杂的编码逻辑
• 在性能和成本之间选择适当的平衡

本课程适合谁

• 被 AI 炒作淹没的开发者，希望采用切实可行的方法来进行 AI 辅助开发
• 希望安全地加速学习而不依赖 AI 生成的代码的初级开发者
• 高级开发人员和技术主管负责审核编写人工智能生成的代码并建立编码标准
• 在严格的保密协议下或在需要完全私有的本地 AI 模型的企业环境中工作的注重隐私的工程师