培训模式：开发部与产品部分开授课，各半天
开发部上午场：08:30-12:00（3.5小时）
产品部下午场：13:30-17:00（3.5小时，Vibe Coding深度扩展版）
【上午场】开发部专场：AI-CODING工程化与Multi-Agent协同实战
核心目标：在有限时间内掌握Claude Code企业级核心能力（Sub-Agents架构、Skills系统、自动化集成），能够独立搭建可落地的AI工程化流水线。
模块一：架构跃迁与Skills系统核心（60分钟）
1. Multi-Agent协同架构速览（20分钟）
▪ 从单会话到分布式AI：Sub-Agents解决的核心痛点（上下文隔离、任务并行、职责分离）
▪ 三类必建子代理：只读安全审计代理、高噪声测试代理、并行探索代理
▪ 实战演示：一个PR提交如何触发"代码审查+安全扫描+测试生成"的并行Agent流水线
2. Skills系统：将团队规范编码为可复用能力（40分钟）
▪ SKILL.md设计哲学：渐进式披露架构与触发机制
▪ 必装Skills实战（重点演示）：
› Superpowers：复杂跨文件重构一键完成
› Planning with Files：需求文档→开发计划的自动拆解
› Code Reviewer：标准化代码审查输出
▪ 自定义Skills开发：将团队Code Review规范、提交 message 规范、安全 checklist 编码为Skill
▪ 实战演练：开发一个/deploy-check自定义Skill，实现上线前自动检查清单
模块二：子代理专项实战（90分钟）
1. 只读型安全审计子代理搭建（30分钟）
▪ 零侵入审计架构设计：如何让AI在只读权限下完成深度安全分析
▪ 多维度扫描实现：密钥泄露检测、依赖漏洞扫描、敏感API暴露检查
▪ 报告自动化：结构化风险报告生成与Severity自动评级
2. 高噪声任务处理代理（30分钟）
▪ 测试运行器代理：自动执行测试套件、智能聚合失败用例、根因定位
▪ 日志分析器代理：从海量日志中提取异常模式、生成故障诊断摘要
▪ 降噪策略：如何让AI在信息过载中保持精准
3. Agent Teams与流水线编排（30分钟）
▪ 多任务并行模式：百舸争流（多方案并行验证）与流水线（链式依赖执行）
▪ 主代理任务分发策略：任务拆解、子代理调度、结果聚合
▪ Hooks事件驱动自动化：文件变更监听、定时任务触发
模块三：企业级集成与Headless模式（60分钟）
1. MCP协议与外部工具连接（25分钟）
▪ Model Context Protocol协议解析：AI与企业现有系统的标准接口
▪ 企业级集成实战：
› 对接内部知识库（Confluence/语雀）：实现需求文档自动理解
› 连接Jira/飞书：实现任务状态自动同步与进度更新
› 集成内部API文档：AI智能调用私有服务接口
2. Headless模式与CI/CD集成（25分钟）
▪ 无头架构设计：服务器端AI代理的稳定性保障与Token成本控制
▪ 成本管控策略：Token用量监控、预算告警、任务队列削峰填谷
3. 工程化最佳实践（10分钟）
▪ 避免AI代码的"技术债务隐形炸弹"：可维护性保障策略
▪ 团队AI治理：代码审查中如何区分人工与AI生成代码的责任边界
综合实战（30分钟）
场景：搭建"智能代码审查流水线"
▪ 需求：开发人员提交代码后，自动触发多Agent协同审查
▪ 实现：
1.主代理接收Git Hook触发
2.并行启动Security Agent（安全扫描）+ Review Agent（代码质量）
3.聚合结果，生成Markdown格式审查报告
4.自动评论到PR并@相关开发人员
【下午场】产品部专场：Vibe Coding高阶实战与产品经理工具链
核心目标：深度掌握AI驱动原型设计的全流程方法论，构建从需求到可交互原型的完整能力，并建立与开发团队的高效协作机制。
模块一：Vibe Coding高阶范式与产品场景（45分钟）
1. 超越基础原型：Vibe Coding的产品方法论（25分钟）
▪ 范式升级：从"画界面"到"构建可运行产品逻辑"——原型即MVP
▪ 产品经理的AI思维：如何用工程化语言描述产品需求（状态机、数据流、边界条件）
▪ 语义转换技巧：PRD文档→AI可理解的结构化Prompt（用户故事→代码逻辑）
▪ 案例对比：传统Axure原型 vs AI生成的可交互原型在需求验证中的差异
2. 复杂产品场景的AI实现策略（20分钟）
▪ 多页面状态管理：如何用AI生成包含路由、全局状态的原型
▪ 数据流模拟：mock API设计与前端数据状态管理（Redux/Zustand）
▪ 权限与分支流程：RBAC权限控制、多角色流程的原型实现
模块二：产品经理AI工具链全景与选型指南（75分钟）
1. 快速原型生成工具深度对比（30分钟）
▪ V0.dev：基于React+Tailwind的组件级生成，适合设计系统构建
▪ Bolt.new：一键部署的全栈原型，适合独立演示场景
▪ Cursor Composer：多文件协同编辑，适合复杂交互逻辑开发
▪ 选型决策树：根据产品阶段（概念验证→高保真演示→开发交接）选择合适工具
▪ 实战：同一需求（用户注册流程）在三款工具中的实现对比
2. AI辅助需求工程与设计协作（25分钟）
▪ PRD智能生成：从一句话需求到完整产品文档的结构化扩展
▪ 用户故事拆解：AI辅助敏捷需求拆分与验收标准生成
▪ 设计-开发无缝衔接：
› AI生成设计稿（Galileo AI等）与代码的同步
› 自动标注生成：AI从代码中提取间距、色值生成设计规范
› 与Figma的集成：从设计图直接生成前端代码的 workflow
3. 产品验证与数据分析工具（20分钟）
▪ 快速A/B测试原型：同一需求的多种交互方案快速生成与对比
▪ 用户测试模拟：AI模拟用户行为进行原型可用性预检
▪ 数据看板原型：快速搭建包含图表、实时数据模拟的管理后台原型
模块三：全栈原型开发高阶实战（90分钟）
1. 复杂交互原型实战——购买全流程（45分钟）
▪ 场景设定：包含商品列表、详情页、购物车、结算页、支付结果的全流程
▪ 技术实现：
› 前端：React + Tailwind CSS 响应式布局
› 状态管理：购物车数据的增删改查与持久化（localStorage模拟）
› 表单验证：地址填写、优惠券使用的复杂校验逻辑
› 模拟API：异步加载商品列表、模拟支付延迟与失败场景
▪ AI协作技巧：如何让AI理解业务规则（如"满减逻辑"、"库存校验"）并正确实现
2. 企业级SaaS产品配置后台原型（45分钟）
▪ 场景设定：多租户SaaS平台的超级管理员配置后台
▪ 复杂功能实现：
o动态表单生成：根据JSON Schema自动生成配置表单
o权限矩阵：基于角色的菜单与功能权限控制原型
o数据可视化：集成Recharts实现模拟数据图表
o批量操作：表格的全选、批量删除、状态切换
▪ 代码质量优化：如何让原型代码具备可演进性（组件化、类型定义、注释规范），便于开发团队接手
模块四：AI驱动的产品验证与跨团队协作（30分钟）
1. 原型验证与迭代方法论（15分钟）
▪ 5分钟法则：用AI快速生成5个不同交互方案进行内部评审
▪ 用户测试数据生成：AI模拟真实用户数据填充原型，提升演示真实感
▪ 反馈收集自动化：在原型中嵌入AI分析的用户行为热力图模拟
2. 与开发部的高效协作（15分钟）
▪ 需求交接标准化：使用Skills系统规范产品原型的交付物（CLAUDE.md产品规范、组件使用说明）
▪ 开发可行性预检：如何在原型阶段识别技术难点并与开发对齐
▪ 持续协作：产品迭代中如何利用Skills保持需求一致性
▪ 工具链衔接：产品经理生成的原型如何无缝进入开发部的Agent流水线进行代码审查与优化
