课程介绍
【培训背景】
随着人工智能技术快速迭代，大模型与生成式AI正重构软件开发模式，传统研发流程繁琐、周期长、沟通成本高，研发效率瓶颈凸显，已难以适配企业快速创新需求。新一代AI开发工具推动研发模式变革：Cursor、GitHub Copilot等AI编程工具提升编码效率，Figma、MasterGo等设计工具结合AI实现设计与代码无缝衔接，“设计驱动开发”模式日趋成熟。
在此背景下，Vibe Coding（氛围式编程）成为核心研发方向，开发者通过自然语言描述需求，AI即可完成架构设计、代码生成等工作，让开发者聚焦业务创新与逻辑梳理。企业对“全栈开发+ AI应用能力”复合型人才需求激增，熟练运用AI工具完成全流程开发、实现多模态功能，已成为软件工程师的核心竞争力。
【课程简介】
中培IT学院联合人工智能领域专家，精心打造了“Vibe Coding：企业AI研发实战”培训课程。本课程结合Figma/MasterGo+ Cursor+AI多模态模型的完整技术体系，通过系统讲解与实战演练，带领学员从需求分析、UI设计、系统开发到AI能力接入，完整实现AI多模态全栈项目，帮助企业技术团队掌握AI时代的软件开发新模式，提升研发效率与技术创新能力。
【培训特色】
AI研发模式系统讲解：系统剖析AI时代软件开发范式变革，深度解析从传统开发到AI辅助开发、Vibe Coding的演进路径。通过理论与案例结合，帮助学员建立完整的AI研发认知体系，精准把握AI在软件开发中的核心价值与定位。
设计驱动开发实践（Figma+Cursor）：将Figma/MasterGo等产品设计工具与Cursor AI开发工具深度融合，通过真实案例演示“产品需求 → UI 设计 → 代码生成”的全流程闭环，帮助团队建立高效的设计驱动开发流程，实现从创意到代码的无缝衔接。
多模态AI应用开发实战：以AI多模态系统开发为核心，系统讲解文本生成、图像生成等核心能力，深入指导大模型接口接入与应用实践。通过AI聊天、智能笔记、图像生成等实战项目，帮助学员掌握AI应用开发的关键技术栈。
贴合企业研发场景：课程内容紧密贴合企业研发实际需求，通过行业案例分析与项目实战演练，助力企业技术团队探索AI研发工具在实际项目中的应用方式，推动AI技术在企业内部研发流程中的规模化落地与价值转化。
【培训收益】
通过本课程的学习与实践，学员将能够系统掌握AI时代的软件开发方法，并具备利用AI工具完成项目开发的能力，具体收益包括：
1．理解AI时代软件开发模式的变化，掌握Vibe Coding开发理念与方法；
2．掌握Figma/MasterGo+Cursor协同开发流程，实现从设计到代码的高效开发模式；
3．掌握AI辅助编程工具（Cursor）的核心功能与使用方法，提升代码编写与调试效率；
4．掌握Vue3+Node.js+MySQL的全栈开发技术体系，能够独立构建完整Web应用；
5．掌握AI多模态应用开发方法，能够实现AI聊天、智能笔记、图像生成等功能；
6．理解企业AI研发体系建设思路，探索AI技术在企业研发流程中的应用与落地。
【培训对象】
企业数字化转型与创新团队：主导企业数字化转型与创新项目的核心团队成员
技术团队负责人与架构师：负责技术战略规划、架构设计与团队管理的技术管理者
前端与全栈开发工程师：专注于前端技术栈或全栈开发的工程技术人员
产品经理与需求分析师：负责产品规划、需求挖掘与落地的业务与技术桥梁角色
UI/UX设计师：专注于用户界面与用户体验设计的专业设计人员
人工智能技术爱好者：对AI编程与全栈开发有浓厚兴趣，希望拓展技术视野的个人
【授课专家】
张老师 JVM性能调优专家、LangChain开发者、JavaWeb、资深架构师
张老师是深耕IT领域的实战派专家，拥有十余年IT架构开发与管理经验，长期从事大型分布式系统架构设计与核心系统建设工作，精通大型分布式互联网应用架构设计与技术开发。对于大规模分布式架构、微服务架构、云计算与容器化技术、开发与运维一体化、应用系统安全与架构设计、海量数据处理等方向有深入研究，尤其在高并发后端系统架构设计与性能优化方面积累了丰富的实战经验。具备扎实的Java底层功底，对JVM原理、内存模型、垃圾回收机制、类加载机制及系统性能调优具有深入理解，能够从底层原理出发分析并解决生产环境中的OOM、GC卡顿、线程死锁、CPU飙高等复杂问题。擅长Java技术体系、软件架构设计、微服务治理、系统容量规划及研发团队管理。
张老师目前担任某上市集团公司大数据架构师，负责面向国家及海外安全业务系统的架构设计与技术治理工作。主导公司AI大模型应用落地项目，利用AI构建智能SQL分析系统，推进智能运维与业务管理系统建设，将AI技术深度融入后端系统优化。授课中注重因材施教与实战导向，同时善于调动课堂氛围、灵活响应学员需求，培训效果获得中石化、中国联通、中国移动等合作企业及学员的一致好评。
【结业证书】
参加培训并通过考试的学员，将获得由中国信息化培训中心颁发的《AI软件研发架构师》职业能力证书。证书长期有效，相关信息可随时登录中心官网查询。
证书样本
开班计划
| 开课时间 | 授课形式 | 培训类型 | 上课城市 | 在线报名 |
|---|---|---|---|---|
| 2026-04-25 | 面授+直播 | 精品班 | 北京 | 在线报名 |
| 2026-09-18 | 面授+直播 | 精品班 | 北京 | 在线报名 |
| 随报随学 | 录播 | 特惠班 | IT云课 | 在线报名 |
课程大纲
日程 | 主题 | 内容 |
第一天
| AI研发模式与Vibe Coding体系（理解AI开发本质） | 1. 软件研发模式演进： 传统开发 → 敏捷开发 → 低代码 → AI开发 2. Vibe Coding开发模式核心理念与实践方式 3. AI时代软件工程能力变化（开发角色重构） 4. 企业研发效率瓶颈分析（需求、设计、开发、测试） 5. AI开发工具体系介绍： Figma / Cursor / Git / MCP / Agent 6. Cursor IDE整体架构设计思想 7. Cursor AI代码生成原理解析 8. Cursor上下文理解机制（Index + Rules） 9. Cursor四种工作模式： Ask / Plan / Agent / Debug 10. Cursor与传统IDE开发模式差异 |
Cursor开发环境搭建与核心功能解析 | 1. Cursor安装流程与账号购买方案 2. Cursor开发环境配置（Windows / Mac） 3. Cursor中文环境配置与IDE优化 4. Cursor界面结构与开发面板介绍 5. Cursor AI聊天窗口使用方式 6. Cursor Tab自动补全机制解析 7. Cursor Index项目索引机制解析 8. Cursor代码上下文识别原理 9. Cursor Rules规则机制介绍 10. Cursor开发效率提升技巧 | |
案例一：AI自动生成企业业务系统原型 | 1. 描述企业业务需求 2. AI自动生成系统功能说明 3. AI自动生成系统架构设计 4. AI自动生成数据库设计 5. Cursor自动生成代码框架 6. 自动生成前端页面 7. 自动生成后端接口 8. 系统运行与功能验证 | |
第二天 | Figma设计体系与企业UI设计流程 | 1. Figma，MasterGo在企业研发流程中的角色 2. 企业产品设计流程（PRD → UI → 开发） 3. Figma基础操作与界面结构 4. Figma组件化设计思想 5. Figma设计系统与组件规范 6. Figma页面布局设计原则 7. Figma自动布局与响应式设计 8. Figma设计稿开发交付规范 9. Figma设计稿转代码的常见方式 10. Figma AI辅助设计能力 |
Figma + Cursor设计驱动开发模式 | 1. 设计驱动开发（DDD）的理念与价值 2. Figma设计稿结构解析方法 3. Cursor解析设计稿生成代码流程 4. Cursor自动生成前端组件结构 5. Cursor自动生成页面布局代码 6. Cursor自动生成接口调用代码 7. Cursor自动生成样式与CSS代码 8. Cursor代码优化与结构重构 9. Cursor开发效率提升技巧 10. 设计驱动开发在企业中的落地方案 | |
案例二：Figma设计稿自动生成后台系统页面 | 1. 使用Figma设计后台系统页面 2. 定义页面组件结构 3. Cursor解析设计稿结构 4. 自动生成Vue/React页面代码 5. 自动生成组件结构 6. 自动生成样式代码 7. 调整页面布局与样式 8. 页面运行与调试 | |
案例三：AI自动生成企业数据看板系统 | 1. 描述数据分析需求 2. AI自动生成系统结构 3. 自动生成Echarts图表代码 4. 自动生成数据接口调用 5. 自动生成数据展示页面 6. 实现数据图表展示 | |
第三天
| Cursor高级开发能力（企业研发效率提升） | 1. Cursor Skill机制介绍 2. Skill封装开发能力 3. Skill在团队开发中的复用方式 4. Cursor MCP插件机制解析 5. Cursor调用外部工具开发 6. Cursor自动生成系统文档 7. Cursor自动生成架构设计图 8. Cursor自动生成测试代码 9. Cursor Debug模式自动修复Bug 10. Cursor代码优化能力 |
AI协同开发与企业研发流程升级 | 1. AI协同开发模式设计 2. AI参与需求分析 3. AI参与系统设计 4. AI参与代码开发 5. AI参与系统测试 6. AI参与代码重构 7. AI参与系统文档生成 8. AI协同开发团队模式 9. AI研发团队能力结构 10. 企业AI研发体系建设 | |
案例四：AI自动生成企业知识库系统（综合实战） | 1. 自动生成系统需求说明 2. 自动生成系统架构设计 3. 自动生成数据库设计 4. 自动生成前端页面 5. 自动生成后台接口 6. 自动生成AI问答模块 7. 系统整体运行 | |
案例五：OpenClaw源码架构解析与二次开发实战 | 1. OpenClaw项目价值与架构解析 2. OpenClaw源码环境部署 3. OpenClaw源码结构解析 4. OpenClaw客户端架构设计 5. OpenClaw网关通信协议 6. OpenClaw Agent Runtime架构 7. OpenClaw插件机制解析 8. OpenClaw源码调试运行 9. OpenClaw接入自定义模型 10. OpenClaw二次开发实践 |
