项目说明

课程主题：AI技术在研发项目中的实践应用

课程时长：2天（每天6小时）

课程对象：研发经理、项目经理、产品经理、软件工程师、硬件工程师、测试工程师、系统分析师、技术负责人、数据与解决方案团队成员

课程形式：场景解析、方法讲解、案例演示、小组练习、成果点评

课程主线：第一天聚焦技术开发场景，第二天聚焦研发管理与项目管理场景一、课程背景

客户企业主要经营企业管理软件系统及相关数字化解决方案，同时涉及数据管理、营销和商业产品、主机及硬件相关产品的开发、营销、销售和支持。其研发项目具有多产品线、多角色协同、软件与硬件并存、需求变化频繁、交付周期紧、知识沉淀要求高等特点。

在生成式AI和AI智能体快速发展的背景下，研发团队需要的不只是“会使用AI工具”，而是将AI嵌入需求分析、方案设计、代码生成、API集成、测试验证、硬件概念设计、项目计划、风险分析、汇报复盘等真实研发项目流程中，形成可复制、可管控、可落地的工作方法。

二、课程定位

本课程定位为面向研发项目全流程的AI实战应用课程。课程以企业管理软件系统研发为主场景，兼顾硬件产品概念设计与软硬件协同研发，强调用AI提升研发人员技术产出质量、研发管理者项目推进效率和组织知识沉淀能力。

第一天侧重技术赋能：围绕企业管理软件需求分析、基于文档的大规模代码开发、代码生成、代码改造测试、硬件产品概念设计等高频技术场景展开。

第二天侧重管理赋能：围绕项目启动、范围澄清、WBS分解、进度跟踪、资源协调、风险分析、会议汇报和复盘沉淀等高频管理场景展开。

课程不做泛泛的工具罗列，而是聚焦真实研发项目中的可落地工作流。

三、课程收益

理解AI在研发项目中的适用场景、应用边界和风险控制原则。

掌握AI辅助企业管理软件需求分析、流程建模、页面设计、数据模型设计和验收标准生成的方法。

掌握基于需求文档、页面说明书、数据模型说明书、接口说明书进行代码生成的工程化方法。

掌握基于API文档生成接口调用代码、字段映射、Mock数据、测试用例和联调方案的方法。

掌握AI辅助代码理解、变更影响分析、缺陷定位、测试用例生成和回归测试设计的方法。

掌握AI辅助硬件产品概念设计、效果图构思、使用场景设计、软硬件边界分析和样机评审的方法。

掌握AI辅助项目启动、WBS分解、里程碑计划、进度分析、资源协调的方法。

理解并能够设计轻量级AI智能体，用于辅助研发项目计划制定和风险分析。

掌握AI辅助会议纪要、项目周报、管理层汇报、项目复盘和知识沉淀的方法。

四、课程设计原则

原则说明

场景化围绕企业管理软件研发、API集成、硬件概念设计、研发项目管理等真实场景展开。

工程化强调先文档、再方案、再代码、再测试的可控流程，避免随意生成代码。

管理化将AI用于项目启动、计划、进度、风险、汇报、复盘等管理动作，提升项目确定性。

可验证所有AI输出都需要经过人工评审、测试验证和业务确认。

可沉淀课堂输出文档、模板和清单可作为企业内部推广AI研发实践的基础资产。五、课程总体结构

天数模块主题核心场景

第一天

（技术）模块一AI辅助企业管理软件需求分析与方案设计从业务需求到流程、页面、数据模型与验收标准

模块二基于文档的代码生成工程化方法从需求/页面/数据/接口文档到开发任务、代码骨架与测试

模块三AI辅助代码开发、API集成、代码改造与测试验证基于API文档生成代码、代码理解、变更影响分析、缺陷定位

模块四AI辅助硬件产品概念设计与软硬件协同产品概念、效果图构思、使用场景、软硬件边界与样机评审

第二天

（管理）模块五AI辅助研发项目启动与范围澄清目标、范围、干系人、交付物、成功标准

模块六AI辅助计划制定、进度跟踪、资源协调与项目计划智能体WBS、里程碑、进度偏差、资源冲突、计划智能体

模块七AI辅助风险识别、问题分析、决策支持与风险分析智能体风险登记表、根因分析、决策选项、风险智能体

模块八AI辅助会议、汇报、复盘与知识沉淀纪要、周报、管理汇报、复盘报告、知识库六、详细课程大纲

模块一：AI辅助企业管理软件需求分析与方案设计

1. 模块定位

企业管理软件项目的难点往往不在编码本身，而在于业务流程、表单字段、权限规则、审批节点、数据口径、报表指标和异常场景是否定义清楚。AI可以帮助研发团队把模糊业务描述转化为结构化研发输入。

2. 典型场景

客户关系管理、合同管理、订单管理、采购管理、库存管理、财务审批、人力资源、项目管理、主数据管理、经营分析报表等企业管理系统的产品设计阶段。

3. AI辅助方法与讲授要点

从业务描述提炼业务目标、用户角色和功能模块。

从业务流程中梳理主流程、分支流程、异常流程和状态流转。

从功能需求中识别核心数据对象、字段、关系和校验规则等数据模型。

从需求中生成页面清单、表单字段、列表字段、查询条件、操作按钮和权限点。

从需求中生成可测试、可验收的验收标准。

4. 课堂练习

学员分组完成需求结构化分析、页面说明、数据模型和验收标准。

5. 模块输出物

《需求结构化分析表》

《业务流程说明》

《页面说明书初稿》

《核心数据模型表》

《验收标准清单》

模块二：基于文档的代码生成工程化方法

1. 模块定位

本模块是第一天的核心模块。企业级研发不应直接用一句话让AI写完整功能，而应采用“基于文档的代码生成”方法，以需求说明书、页面说明书、数据模型说明书、接口说明书和技术设计说明书约束AI输出。

2. 典型场景

新功能开发的AI约束与团队工程化协作。

3. AI辅助方法与讲授要点

先生成文档，再生成代码，降低AI输出随意性。

按照数据结构、接口定义、后端服务、前端页面、表单校验、测试用例分层生成。

按最小功能闭环逐步生成，例如一个实体的新增、查询、详情、状态变更或报表接口。

编码前先生成开发方案，明确涉及文件、开发顺序、关键逻辑、风险点和测试点。

代码生成后进行AI自检、人工复核和测试验证。

4. 课堂练习

选择一个最小功能闭环，完成从文档到开发任务、接口说明、编码方案、代码骨架和测试用例的过程。

5. 模块输出物

《开发任务拆解表》

《接口说明书》

《编码方案》

《功能代码骨架》

《测试用例清单》

《AI代码自检表》

模块三：AI辅助代码开发、API集成、代码改造与测试验证

1. 模块定位

企业软件开发中，大量工作不是从零开发，而是基于已有系统、已有代码和已有API完成集成、改造和测试。

2. 典型场景

根据API文档生成接口调用代码；根据后端接口文档生成前端调用逻辑；根据第三方系统API文档生成集成适配代码；根据接口返回结构生成数据转换逻辑；根据接口错误码生成异常处理；根据接口说明生成Mock数据和接口测试用例；根据API变更说明分析影响范围；读懂历史代码并做功能扩展；代码重构；修复缺陷并设计回归测试。

3. AI辅助方法与讲授要点

代码理解：解释历史代码的业务功能、输入输出、关键规则、数据表、接口、权限与状态判断。

基于API文档生成接口调用代码：封装API Client或Service，处理请求参数、返回解析、错误码、异常、超时和调用示例。

基于API文档生成前端调用逻辑：梳理页面动作、接口关系、字段映射、加载态、空状态、异常提示和Mock数据。

基于第三方API文档生成系统集成方案：分析认证方式、字段映射、调用流程、幂等处理、日志记录、测试与联调计划。

API变更影响分析：识别影响页面、后端服务、数据模型、字段映射、业务流程、测试用例和兼容性风险。

缺陷定位与测试验证：基于缺陷描述、用户路径、请求参数、响应结果、日志、代码、数据记录和API文档分析原因。

4. 课堂练习

学员分组完成API调用方案、字段映射、Mock数据、接口测试用例和联调问题清单。

5. 模块输出物

《API调用方案》

《Mock数据》

《接口测试用例》

《联调问题清单》

《变更影响分析表》

模块四：AI辅助硬件产品概念设计与软硬件协同

1. 模块定位

AI在硬件研发中辅助概念构思、效果图提示、场景表达、结构设想、样机评审和软硬件边界分析。

2. 典型场景

产品概念设计、使用场景构思、外观效果图提示词生成、结构布局设想、竞品分析、人机交互方式设计、产品卖点提炼、软硬件功能边界分析、样机评审清单生成、测试验证清单生成。

3. AI辅助方法与讲授要点

从产品定位生成概念方案：明确目标用户、使用场景、核心功能、外观方向、结构设想、交互方式和设计约束。

生成效果图构思：形成外观图、使用场景图、细节特写图、爆炸结构概念图的设计描述。

软硬件功能边界分析：明确硬件、固件、后台管理系统、前端界面、数据采集和通信接口的职责边界。

样机评审：围绕外观、结构、材料、可制造性、可装配性、可维护性、安全性、成本、用户体验和软硬件接口生成评审清单。

4. 课堂练习

学员完成产品概念方案、效果图构思、软硬件边界说明和样机评审清单。

5. 模块输出物

《硬件产品概念方案》

《产品效果图构思说明》

《使用场景图构思说明》

《软硬件功能边界说明》

《样机评审清单》

《测试验证清单》

模块五：AI辅助研发项目启动与范围澄清

1. 模块定位

研发项目启动阶段如果目标、范围、边界和成功标准不清，后续很容易出现返工、争议和延期。本模块训练学员用AI辅助完成项目启动分析和范围澄清。

2. 典型场景

新产品开发、版本升级、企业管理软件定制开发、数据平台建设、硬件样机开发、软硬件结合项目、客户交付项目。

3. AI辅助方法与讲授要点

提炼项目背景、业务目标和研发目标。

明确项目范围和不在范围内事项，防止范围蔓延。

识别需求方、使用方、受益方、决策方、研发方、测试方、运维支持方等干系人。

定义主要交付物、阶段成果和项目成功标准。

识别关键假设、约束条件、初始风险和待澄清问题。

4. 课堂练习

学员完成项目启动分析、范围说明和成功标准定义。

5. 模块输出物

《项目启动分析表》

《项目范围说明》

《干系人清单》

《项目成功标准》

《需求澄清问题清单》

模块六：AI辅助计划制定、进度跟踪、资源协调与项目计划智能体

1. 模块定位

本模块在传统AI辅助WBS分解的基础上，引入“项目计划智能体”的设计与使用。项目计划智能体可以辅助项目经理完成项目目标理解、范围澄清、WBS分解等工作流的标准化。

2. 典型场景

项目计划制定、版本计划、里程碑计划、多团队协作计划、软硬件联调计划、项目延期后的计划重排、资源冲突协调。

3. AI辅助方法与讲授要点

WBS分解：从项目目标拆分为阶段、交付物、工作包、任务、责任角色、依赖关系和验收标准。

里程碑计划：设计关键阶段、进入条件、完成标准、评审角色和交付物。

进度偏差分析：基于项目周报或任务状态判断整体状态、延期事项、延期原因、里程碑影响和调整建议。

资源冲突分析：识别瓶颈资源、冲突任务、冲突时间段、优先级和需要管理层协调的事项。

项目计划智能体设计：定义智能体角色、输入信息、工作流程、输出模板和人工审核机制。

项目计划智能体使用：通过多轮交互完成澄清问题、WBS、里程碑和计划完整性检查。

4. 课堂练习

学员先生成WBS和里程碑计划，再设计一个轻量级项目计划智能体，用于检查WBS遗漏、分析资源冲突和输出计划优化建议。

5. 模块输出物

《项目WBS》

《里程碑计划表》

《任务依赖关系表》

《资源冲突分析表》

《计划完整性检查表》

《项目计划智能体角色设定》

《项目计划智能体输出模板》

模块七：AI辅助风险识别、问题分析、决策支持与风险分析智能体

1. 模块定位

研发项目风险往往隐藏在需求变更、会议纪要、周报、缺陷记录、测试报告、客户反馈、技术评审意见和资源安排中。本模块引入“风险分析智能体”，帮助项目团队持续识别风险、评估等级、形成应对措施。

2. 典型场景

项目启动风险识别、需求变更风险分析、进度延期风险分析、技术方案风险评审、软件质量风险分析、硬件样机风险分析、软硬件联调风险分析、数据口径争议风险分析、客户验收风险分析、上线前风险检查。

3. AI辅助方法与讲授要点

项目风险识别：覆盖需求、技术、数据、质量、进度、资源、沟通、验收、软硬件协同和商业化风险。

问题根因分析：区分问题现象、影响范围、可能原因、验证方法、短期止血措施和长期改进措施。

决策选项分析：围绕是否延期、是否缩范围、是否分阶段上线、是否追加资源等争议问题形成多方案比较。

风险分析智能体设计：定义风险类型、输入资料、分析流程、输出模板、风险升级规则和人工复核机制。

风险分析智能体使用：从项目资料中提取风险线索，生成风险登记表、Top风险、应对建议和管理层升级问题。

4. 课堂练习

学员使用风险分析智能体生成风险登记表和预案。

5. 模块输出物

《风险登记表》

《问题根因分析表》

《风险分析智能体角色设定》

《风险分析智能体输出模板》

模块八：AI辅助会议、汇报、复盘与知识沉淀

1. 模块定位

会议、周报、汇报和复盘是研发项目管理中的高频工作。本模块帮助学员用AI把零散信息转化为结构化管理信息，并将项目经验沉淀为组织知识资产。

2. 典型场景

项目例会、跨部门协调会、客户沟通会、周报月报、管理层汇报、风险升级说明、版本发布说明、项目复盘、经验教训沉淀。

3. AI辅助方法与讲授要点

会议纪要生成：提取会议主题、关键讨论点、结论、决策事项、待办事项、风险事项和未决问题。

项目周报生成：呈现项目状态、本周完成、下周计划、关键里程碑、当前风险、资源需求和管理层支持事项。

管理层汇报生成：把技术细节转化为管理语言，突出状态、偏差、影响、决策问题和项目组建议。

项目复盘生成：梳理项目目标、实际结果、关键事件、做得好的地方、问题、根因、可复制经验和后续行动。

知识沉淀：将项目资料沉淀为FAQ、标准模板、案例卡片、风险库、检查清单和最佳实践。

4. 课堂练习

学员生成会议纪要、行动项、项目周报、管理层汇报PPT和复盘要点。

5. 模块输出物

《会议纪要》

《行动项跟踪表》

《项目周报》

《管理层汇报提纲》

《项目复盘报告》

《知识沉淀清单》

七、贯穿案例设计

为保证课程前后连贯，采用“一个软件主案例 + 一个硬件支线案例”的方式组织练习。

1. 软件主案例：合同与回款管理系统升级项目

业务目标：解决合同台账分散、回款进度不透明、逾期风险无法及时发现、管理层缺少统一报表等问题。

涉及角色：销售、财务、法务、管理层、IT研发、测试、数据团队。

覆盖练习：需求分析、页面设计、数据模型、接口说明、文档生成代码、API集成、测试用例、项目启动、WBS、风险分析、周报汇报、复盘。

2. 硬件支线案例：智能办公/机房数据采集终端

产品目标：用于办公楼、工厂或机房场景，实现数据采集、状态展示、告警提醒和后台系统联动。

覆盖练习：产品概念方案、效果图构思、使用场景设计、软硬件边界、样机评审、测试验证清单。

八、课程最终输出物

类别输出物

技术类企业管理软件需求结构化分析表、页面说明书、数据模型说明书、接口说明书、开发任务拆解表、编码方案模板、代码骨架、测试用例表、API调用方案、Mock数据、联调问题清单、变更影响分析表。

硬件类硬件产品概念方案、效果图构思说明、使用场景图构思说明、软硬件功能边界说明、样机评审清单、测试验证清单。

管理类项目启动分析表、项目范围说明、干系人清单、项目WBS、里程碑计划、进度状态分析、资源冲突分析、风险登记表、问题根因分析表、项目周报、管理层汇报提纲、项目复盘报告。

智能体类项目计划智能体角色设定、项目计划智能体输出模板、风险分析智能体角色设定、风险分析智能体输出模板、智能体使用与人工复核清单。九、课程亮点

亮点说明

贴近企业管理软件研发课程聚焦表单、流程、权限、审批、台账、报表、数据模型、API集成等高频研发场景。

强调基于文档的代码生成通过需求说明、页面说明、数据模型、接口说明约束AI输出，提升代码生成可控性。

加强高效优质的AI辅助开发覆盖API 调用、字段映射、Mock数据、接口测试、API变更影响分析等工程场景。

兼顾硬件产品概念设计覆盖产品概念、效果图构思、使用场景、软硬件边界和样机评审。

引入AI智能体思路通过项目计划智能体和风险分析智能体，把AI从一次性问答升级为可持续辅助项目管理的工作助手。

模块少而厚，练习充分每个模块均按照场景解析、AI辅助方法、练习实践、输出物展开，便于学员真正掌握。十、实施建议

建议课前客户企业提供1-2个真实研发项目背景，课堂中可替换通用案例，使练习更贴合业务。

建议参训学员携带可脱敏的需求文档、接口文档、项目计划或会议纪要，用于现场练习。

建议企业在课后选择2-3个高频场景作为AI试点，例如需求结构化分析、API代码生成、项目周报、风险登记表。

建议建立内部AI输出复核规则，明确哪些内容可以直接使用，哪些内容必须由产品、研发、测试或项目经理审核。

建议将课堂输出的模板和清单沉淀为企业内部AI研发实践工具包。