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关于举办“LLM赋能软件研发全流程技术架构与最佳实践” 培训班的通知

2025-11-06 10:20:52　|　来源：企业IT培训

各有关单位：

为了帮助企业借助LLM技术重构软件研发链路，提升需求分析、代码生成、测试优化等环节的效率;同时帮助研发人员系统掌握LLM在研发全流程中的技术架构设计与落地，成长为能推动企业技术创新与研发效能升级的核心力量。中培伟业精心打造了“LLM赋能软件研发全流程技术架构与最佳实践”培训课程。于2026年在全国部分城市举办公开课，诚邀您的参与，有关事宜如下：

一、培训背景

当前，生成式AI爆发，LLM正深刻重塑软件研发范式，既为解决传统研发中需求转化断层、编码效率低、测试覆盖不足等痛点提供新路径，又因企业面临技术选型迷茫、流程融合不畅、工程化能力缺失及复合型人才短缺等问题，导致LLM落地多停留在零散尝试阶段，难以体系化释放价值。未来5年，掌握LLM赋能研发方法论的从业者将成为行业稀缺人才。

本课程聚焦LLM技术在软件研发全流程的深度应用，以思维重塑+技能落地+架构实战为核心，系统覆盖从研发思维转变到工具实操、再到技术架构设计的全维度能力培养。

二、培训对象

1.软件研发工程师(前端、后端、全栈)、测试工程师、运维工程师;

2.技术负责人、研发经理、敏捷教练、产品经理(技术向);

3.希望通过LLM提升团队研发效率的技术管理者与一线实践者;

4.具备基础软件开发经验，了解敏捷开发基本理念，对AI技术有初步认知的从业者。

三、培训信息

培训形式：线下面授 + 同步直播

培训班次：

2026年4月27-29日北京

2026年9月22-24日上海

四、培训内容

培训共计3天，每天6小时，具体日程安排如下：

日程	主题	内容
第一天基础认知与需求-设计阶段赋能	LLM赋能研发的核心逻辑与基础工具	1. 开篇：软件研发的痛点与LLM的革命性价值。 a. 传统研发全流程的核心痛点：需求模糊、设计低效、编码重复、测试繁琐、迭代缓慢（结合Forrester调研数据：76%团队每周至少3次需求变更，返工成本占比28%）； b. LLM赋能研发的三大本质转变：从过程驱动到意图驱动、从事后检验到事前预防、从功能实现到体验优化； c. 真实案例：某金融企业通过LLM将新功能上线周期从6个月压缩至6周，某电商平台需求文档错误率下降83%； d. 敏捷开发与LLM的融合逻辑：小步快跑+智能闭环，实现“需求-原型-反馈-优化”的快速迭代。 2. 主流LLM工具与AI开发工具全景解析。 a. 通用大模型工具：豆包（优势：中文理解强、场景化提示词优化）、千问3（优势：多模态支持、架构设计能力突出）、DeepSeek（优势：代码生成精准、支持多语言）——核心功能对比与适用场景选型； b. AI开发专用工具：Qoder（代码生成、重构、审查一体化）、Trae（低代码+AI，支持需求到原型快速生成）、GitHub Copilot（编码实时辅助）——工具核心功能演示与入门操作； c. 工具组合策略：根据研发环节（需求/设计/编码）、团队规模、项目类型（ToB/ToC）选择适配工具链（例如：小型创业团队可采用“豆包+Qoder”轻量组合，大型企业可采用“千问3+Trae+私有知识库”架构）。 3. 实操演练：LLM工具基础操作与提示词工程。 a. 核心任务：使用豆包生成清晰的需求文档框架，用千问3优化提示词精度； b. 演练场景：输入模糊需求“开发一个电商商品管理模块”，通过“角色设定+需求拆解+约束条件”提示词模板，生成包含功能清单、交互逻辑、性能指标的规范PRD； c. 关键技巧：提示词“三段式”写法（明确角色、核心需求、输出格式），降低LLM生成偏差。
第一天基础认知与需求-设计阶段赋能	LLM赋能需求分析与架构设计（敏捷核心环节）	1. 智能需求分析：从模糊描述到精准定义。 a. 传统需求分析的痛点：显性需求捕捉不全、隐性需求未被识别（某电商平台调研显示，传统方式仅能捕捉23%显性需求）； b. LLM赋能需求分析的核心流程：自然语言解析→需求拆解→实体关系提取→PRD自动生成→需求评审辅助； c. 关键技术：RAG知识库在需求分析中的应用——将企业历史需求文档、行业规范、用户反馈入库，让LLM生成符合企业标准的需求文档（结合葡萄城活字格RAG实践：问答准确率提升37%）； d. 案例：IBM Watsonx分析某银行3年用户日志与客服对话，将需求确认周期从3周压缩至3天。 2. 智能架构设计：AI辅助的敏捷架构落地。 a. 微服务架构自动设计：使用千问3输入系统描述与约束条件（如“实时监控2000+设备，支持故障预测，每个服务CPU<2核、延迟<100ms”），自动生成微服务拆分方案与接口定义； b. 技术选型智能决策：通过Trae输入项目需求（如“开发电商后台管理系统，含用户权限、商品管理、订单统计”），AI生成技术栈决策树（Java+Spring Cloud/Go+gRPC等）及选型理由； c. 数据模型智能设计：输入“电商订单表”字段描述，Qoder自动生成字段类型、外键关联、枚举约束及测试数据（符合业务规则）； d. 敏捷架构的核心原则：轻量设计、可扩展、适配快速迭代，LLM辅助平衡“设计完整性”与“迭代效率”。 3. 实操演练：电商订单管理系统的需求分析与架构设计。 a. 场景：基于“支持多渠道下单、订单状态实时同步、退款流程自动化”的模糊需求，完成全流程智能设计； b. 步骤1：用豆包+RAG知识库（导入电商行业需求规范）生成完整PRD； c. 步骤2：用千问3拆分微服务模块（订单服务、支付服务、库存服务）并生成架构图； d. 步骤3：用Trae生成订单表、用户表等核心数据模型； e. 成果评审：小组展示设计成果，讲师点评优化方向（聚焦需求完整性、架构合理性、适配敏捷迭代）。
第二天编码-测试阶段赋能(核心实操)	LLM赋能编码全流程（高效+高质量）	1. 智能编码：从原型到代码的快速转化。 a. 敏捷编码的核心需求：快速生成基础代码、复用历史逻辑、减少重复工作； b. 主流工具实操： 1）Qoder：导入架构设计文档，自动生成微服务基础代码（含Controller、Service、Dao层），支持Java/Go/Python多语言； 2）DeepSeek：针对复杂业务逻辑（如订单支付流程、库存扣减），通过自然语言描述生成精准代码，支持实时调试建议； 3）豆包：辅助代码注释生成、变量命名优化、代码简化（例：将100行冗余代码重构为30行高效代码）； c. 关键技巧：代码生成的“增量式”策略——先生成核心逻辑，再通过迭代提示词补充异常处理、边界条件（避免一次性生成过多冗余代码）； d. 案例：某制造企业采用LLM驱动编码，系统开发效率提升5倍，代码复用率从30%提升至75%。 2. 代码重构与智能审查。 a. 传统代码审查痛点：效率低、遗漏隐蔽缺陷、风格不统一； b. LLM代码审查的双重优势：静态分析（语法错误、性能问题）+ 语义分析（业务逻辑偏差、安全漏洞）； c. 工具实操： 1）Qoder：上传代码文件，自动识别未使用变量、循环冗余、安全隐患（如SQL注入），并提供一键修复建议； 2）DeepSeek：结合企业代码规范（导入知识库），进行风格统一化重构，生成重构前后对比报告； 3）千问3：针对微服务代码，检查服务间接口兼容性、依赖冲突等问题； d. 案例：某互联网医院通过CodeGeeX（类似Qoder）进行代码审查，缺陷检出率提升40%，审查时间缩短60%。 3. 实操演练：电商订单支付模块编码与审查。 a. 场景：基于第一天设计的订单服务架构，完成支付流程核心编码与审查； b. 步骤1：用Qoder生成支付接口（创建订单、发起支付、支付回调）基础代码； c. 步骤2：用DeepSeek补充异常处理（支付超时、余额不足、重复支付）逻辑； d. 步骤3：用千问3审查代码性能（如数据库查询优化）与安全漏洞； e. 成果：可运行的核心代码+审查报告，讲师点评代码质量与工具使用技巧。
第二天编码-测试阶段赋能(核心实操)	LLM赋能自动化测试与质量保障	1. 智能测试：从测试用例到自动化脚本。 a. 敏捷测试的核心需求：快速生成测试用例、自动化执行、适配需求频繁变更； b. LLM赋能测试的全流程： 1）测试用例生成：用豆包输入功能描述（如“订单退款功能：支持未发货订单全额退款，已发货订单扣除运费”），自动生成黑盒测试用例（正常场景+异常场景）； 2）自动化脚本生成：Qoder将测试用例转化为JUnit（Java）、Pytest（Python）自动化脚本，支持接口测试、单元测试； 3）测试数据生成：千问3根据数据模型生成大规模符合业务规则的测试数据（如不同用户类型、订单金额、支付状态）； c. 关键技术：行为驱动开发（BDD）与LLM结合——用Gherkin语言描述场景（Given-When-Then），AgileGen框架自动生成测试用例与脚本（确保代码与需求一致性）； d. 案例：某SaaS企业通过LLM生成自动化测试脚本，测试效率提升70%，回归测试时间从1周压缩至1天。 2. 缺陷智能定位与修复建议。 a. 传统缺陷排查痛点：耗时久、依赖经验、定位不准确； b. LLM缺陷排查流程：上传测试报告（含报错日志）→ LLM分析报错堆栈→ 定位缺陷位置→ 提供修复方案→ 验证修复效果； c. 工具实操： 1）DeepSeek：输入“订单支付后库存未扣减”报错日志，自动定位Service层库存扣减逻辑缺失，生成修复代码； 2）豆包：针对测试中发现的性能瓶颈（如接口响应时间>3秒），分析代码瓶颈（如未加索引、循环次数过多）并给出优化建议； d. 案例：腾讯云通过LLM辅助缺陷排查，线上bug修复平均时间从4小时缩短至30分钟。 3. 实操演练：电商订单退款模块测试全流程。 a. 场景：针对订单退款功能，完成测试用例生成、自动化脚本编写、缺陷排查； b. 步骤1：用豆包生成退款功能的黑盒测试用例（含正常退款、超时退款、部分退款等场景）； c. 步骤2：用Qoder将测试用例转化为Pytest自动化脚本，执行并生成测试报告； d. 步骤3：模拟“已发货订单全额退款”缺陷，用DeepSeek分析报错日志并修复； e. 成果：完整测试用例集+自动化脚本+缺陷修复报告，讲师点评测试覆盖率与缺陷定位准确性。
第三天部署-运维-迭代阶段赋能与企业级落地	LLM赋能部署运维与持续迭代	1. 智能部署：自动化部署脚本与环境配置。 a. 敏捷部署的核心需求：快速适配多环境、减少人工配置错误、支持滚动更新； b. LLM赋能部署的核心场景： 1. 部署脚本生成：用Trae输入部署需求（“将Spring Boot应用部署到K8s集群，支持蓝绿部署”），自动生成Dockerfile、K8s配置文件（yaml）； 2. 环境配置优化：千问3分析服务器资源（CPU/内存）与应用需求，生成最优配置参数（如JVM参数、数据库连接池大小）； 3. 部署问题排查：输入部署报错日志（如“K8s pods启动失败”），豆包自动分析原因（如镜像拉取失败、端口占用）并给出解决方案； c. 案例：某金融企业通过LLM生成部署脚本，部署成功率从85%提升至99%，部署时间缩短60%。 2. 智能运维：自愈式运维与预测性维护。 a. 传统运维痛点：被动响应、故障排查慢、资源浪费； b. LLM赋能运维的三大能力： 1）日志智能分析：DeepSeek解析海量运维日志（如Nginx日志、应用日志），自动识别异常（如频繁500错误、接口超时）并告警； 2）预测性维护：结合时序数据（如服务器负载、应用响应时间），千问3预测潜在故障（如硬盘故障、内存溢出），提前给出优化建议（参考三一重工案例：设备停机时间减少50%，维修成本降低30%）； 3）资源智能调度：腾讯云深度强化学习方案——根据workload自动分配资源，提升资源利用率30%； c. 工具实操：用豆包分析Nginx访问日志，识别高频404接口与恶意请求，生成防护建议。 3. 实操演练：电商应用K8s部署与运维日志分析。 a. 场景：将第二天开发的订单服务部署到K8s集群，并分析运维日志； b. 步骤1：用Trae生成订单服务的Dockerfile与K8s部署yaml文件； c. 步骤2：模拟部署报错（如镜像拉取失败），用豆包排查并修复； d. 步骤3：用DeepSeek分析应用运行日志，识别“订单查询接口响应超时”问题并优化； e. 成果：成功部署的应用+日志分析报告+优化方案，讲师点评部署效率与运维问题解决能力。
第三天部署-运维-迭代阶段赋能与企业级落地	LLM赋能研发的技术架构设计与企业级最佳实践	1. LLM赋能研发的核心技术架构。 a. 整体架构蓝图：需求层→LLM模型层→工具层→研发流程层→数据安全层； b. 关键组件设计： 1）多模型协同架构：通用大模型（豆包/千问3）+ 垂直模型（代码模型DeepSeek/测试模型Qoder）协同，平衡通用性与专业性； 2）RAG知识库构建：知识切片（历史文档、规范、案例）→ 向量化处理（百炼通用文本向量-v4）→ 向量存储（Faiss）→ 检索优化（语义相似度计算），确保LLM生成内容的准确性与合规性； 3）数据安全层：同态加密（梯度聚合）、权限管控（RBAC模型）、审计追踪（知识变更记录），满足企业数据安全要求； c. 架构选型原则：小型团队采用“轻量化架构”（公有云LLM+第三方工具），中大型企业采用“混合架构”（公有云LLM+私有知识库+部分私有模型）。 2. 多行业企业级最佳实践案例拆解。 a. 金融行业：平安银行“星云风控平台”——LLM+RAG知识库（监管规范、历史风控案例），实现需求分析、架构设计、合规审查全流程赋能，需求变更响应速度提升3倍； b. 电商行业：某头部电商——“AI+敏捷”迭代模式，用豆包快速响应用户需求（如AR试妆功能），Trae生成原型，Qoder编码，DeepSeek测试，新功能上线周期从1个月压缩至2周； c. 制造行业：三一重工——LLM+时序数据预测模型，实现设备监控系统的预测性维护，OEE提升22%； d. 案例共性总结：建立“AI优先”的研发文化、构建领域专属知识库、明确人机协作边界（人负责决策与验收，AI负责技术实现）。 3. 实操演练：企业级LLM研发流程设计与问题解决。 a. 场景：某中型制造企业计划用LLM赋能“设备管理系统”研发（敏捷迭代模式），设计完整方案； b. 步骤1：团队分工——明确产品经理（需求描述）、研发工程师（AI协作编码）、测试工程师（AI辅助测试）、运维工程师（智能部署）的人机协作流程； c. 步骤2：工具选型与架构设计——选择“千问3（需求/设计）+ DeepSeek（编码）+ Qoder（测试）+ 私有RAG知识库（设备行业规范）”架构； d. 步骤3：风险预判与解决方案——识别数据安全、模型生成偏差、团队适配等风险，给出应对策略（如知识库人工校对、生成结果二次审核）； e. 成果展示：各小组展示方案，讲师点评优化，输出可落地的企业级实施方案。 4. 总结与未来趋势。 a. 核心知识点回顾：LLM赋能研发的全流程逻辑、工具实操要点、架构设计核心、最佳实践精髓； b. 未来趋势展望：2026年AI驱动IDE（需求→代码→测试全链路生成）、多模态研发（图片/视频需求直接转化为代码）、“AI训练师”成为新兴岗位； c. 学习路径建议：深入学习提示词工程、RAG知识库优化、领域模型微调，持续跟进工具迭代与行业案例； d. 答疑环节：解决学员实际项目中的落地疑问。

备注：采用小班制教学，授课过程中，讲师会通过互动提问、小组讨论、即时答疑等形式，帮助学员把所学知识迅速转化为可落地的能力。

五、培训教师

➤ 张老师 | AI+软件研发实战专家

张老师拥有计算机硕士学历，是资深IT培训专家与百度、阿里、腾讯等企业特邀讲师，累计授课课时超9000学时。他兼具深厚技术积淀与丰富实战经验，曾担任高级软件开发工程师、系统架构师，亲自主持多个大型项目开发，具备强大的项目管理与实施能力，能高效规划协调资源以保障项目交付质量;转型培训领域后，已成功培养大量软件人才，授课风格生动幽默，擅长以启发式教学培养学员独立思考与解决问题的能力，还拥有对日外包团队、欧美项目组等多场景内训经验。他技术视野广阔，精通Android、iOS、WebAPP等多端开发，以及SQL Server、Oracle等数据库技术，C#、NodeJS等编程语言，Windows Server、RHCE等服务器系统，能为LLM赋能软件研发相关课程提供扎实的技术支撑与实战指导。

➤ 张老师 | IT架构与管理领域专家

曾工作于北京联通研究院，moto，美团，目前就职于一家上市公司隶属于清华大学主要公司业务服务国家安全和国外安全项目。移动应用项目架构师，在公司担任大数据架构师。精通大型分布式互联网应用架构设计与技术开发。擅长linux、Java方向、软件架构、微服务、产品经理实战、软件工程和研发团队管理。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、应用系统安全与和架构设计、海量数据处理、大数据等方向特别有研究，尤其是偏后端的对于高并发系统上有丰富的架构和实施经验。

➤ 范老师 | 前航天信息首席架构师

范老师是哈工大软件工程硕士，在软件研发领域拥有近二十年的丰富经验，且至今仍然活跃在大型软件架构设计的前沿阵地。从需求分析、软件研发到项目管理架构设计，都有丰富的从业经验。先后参与了数十个国内大型软件项目，涉及国家财政、军工、税务、医疗等领域的大数据建设、风险防控与人工智能研究。互联网及大数据转型的实践者与倡导者。从事架构设计、软件重构、微服务、大数据方面的培训与咨询多年，包括中国银行、华为、中兴、贝尔、西门子，Top100、Tid、SDCC、DDD、DevOps等业界顶级技术峰会的技术分享者。

六、培训收益

1.思维层面：打破传统研发模式局限，建立“意图驱动”的智能研发范式，理解从“代码编写者”到“AI训练师”的角色转变;

2.技能层面：熟练运用6+款主流AI工具完成需求分析、架构设计、代码生成、自动化测试等核心工作，研发效率大幅提升;

3.架构层面：掌握LLM赋能研发的技术栈选型、知识库构建、多模型协同等关键架构设计方法，规避技术风险;

4.实践层面：获取金融、电商、制造等多行业真实案例的最佳实践，可直接复用至企业实际项目，降低试错成本。

七、证书颁发

参加培训并通过考试的学员，将获得由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发的《软件研发技术架构师》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。

标签： LLM赋能软件研发全流程