课程简介

当前，AI Coding 领域正经历从“辅助编码”向“Agentic AI 全自动编程”的范式跃迁。随着 AI Native、Harness、Loop Engineering 等新概念的涌现，企业在享受代码产出效率指数级提升的同时，也面临着如何重构研发流程、最大化人机协作产能的深刻痛点。开发者亟需跳出传统思维，探索适应技术演进的新工作模式。

 当下Agentic AI的种类和形态总多，从常见的CLI、IDE，到形如Codex的多功能工作台，还有被OpenClaw带火的“数字员工”型助手，如何正确的选择这些工具是许多企业开始向AI Coding转型遇到的第一道难题。

 基于对 Qoder 团队内部实战经验的复盘，本次分享将打破理论空谈，从“用 Qoder 创造 Qoder”的独特视角出发，深入剖析 AI Agent 在真实研发场景中的落地路径。我们将展示 AI 如何重塑需求分析、代码生成及测试验证的全链路，揭示提升研发效能的关键杠杆。旨在为行业提供一套可复制的 AI 原生开发方法论，帮助团队在智能化浪潮中找准定位，实现从“工具使用者”到“智能架构师”的思维转型与能力升级。

课程收益

目标：

1.学习从传统研发向 AI Native 研发转型的企业和团队提供实战借鉴。

2.认识 Agentic AI 工具的种类和在实战中的选型思路。

3.构建以 AI Agent 为核心的新型研发工作流，实现研发效能的指数级跃升。

 成功要点：

1.成功完成工具与流程的融合，不仅在于引入了先进的AI工具，更在于将AI Agent无缝嵌入到需求拆解、代码生成、自动化测试及 Code Review 的全生命周期中，形成闭环。

2.企业理解不同 Agent（如 Qoder IDE、Qoder CLI、Qoder CloudAgent、QoderWake）的适用场景，熟悉Agent 工具的各种形态，方便灵活运用Agentic 来解决实际问题。

3. 开发者心智模型的转变，有助于企业开发人员从“代码编写者”转型为“AI代码审查者与架构设计者”，建立良好的人机协同信任机制与工作流程。

 启示：

深刻理解 AI Native 时代的开发者能力模型变化，有助于提前布局个人与团队的技术栈升级，避免在技术浪潮中掉队。

 受众人群

AI软件研发工程师、研发效能从业者、开发人员、系统架构师、开发管理者、CTO、研发行业的从业者及感兴趣的人群。

课程周期

    0.5天（3H） 

课程大纲