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实战进阶篇

课程介绍

第1章从功能到项目

1.0 序言

1.1 功能思维 vs 项目思维

1.2 项目的基本结构

1.3 用 AI 做架构设计

1.4 技术选型的方法

1.5 🎯 主线项目：需求分析与规划

第2章专业级提示模板

2.1 为什么需要模板

2.2 需求澄清模板

2.3 架构生成模板

2.4 代码生成模板

2.5 重构与优化模板

2.6 🎯 主线项目：架构设计

第3章深度调试

3.1 调试思维进阶

3.2 日志与断点

3.3 AI 辅助调试

3.4 性能问题排查

3.5 🎯 主线项目：核心功能实现

第4章代码质量

4.1 什么是好代码

4.2 AI 代码审查

4.3 自动化测试入门

4.4 用 AI 生成测试

4.5 持续改进的习惯

4.6 🎯 主线项目：质量加固

第5章实战：效率工具

5.1 项目选题与定位

5.2 需求分析与设计

5.3 核心功能开发

5.4 状态管理

5.5 用户体验优化

5.6 部署与发布

第6章实战：数据处理工具

6.1 自动化的价值

6.2 文件批处理

6.3 数据清洗与转换

6.4 报表生成

6.5 定时任务

6.6 安全与权限

第7章实战：创意项目

7.1 创意项目的特点

7.2 玩法设计

7.3 快速原型

7.4 迭代与调优

7.5 发布与分享

第8章实战：完整产品

8.1 产品思维

8.2 MVP 定义

8.3 版本规划

8.4 前端开发

8.5 后端开发

8.6 前后端联调

8.7 部署上线

8.8 🎯 主线项目：完整版发布

第9章系统设计基础

9.1 为什么需要系统设计

9.2 常见架构模式

9.3 数据库设计基础

9.4 API 设计原则

9.5 用 AI 辅助架构决策

第10章团队协作

10.1 Git 协作流程

10.2 代码规范

10.3 文档编写

10.4 Code Review 实践

第11章风险与伦理

11.1 代码版权问题

11.2 数据安全

11.3 AI 使用的边界

11.4 生产环境检查清单

附录

A 专业提示模板集

B 主线项目完整代码

C 常见架构模式速查

D 技术选型指南

E 进阶学习资源

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11.3 AI 使用的边界

什么不该让 AI 做

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