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课程说明

用DeepSeek提升代码能力：开发者的效能倍增实战课

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在AI技术重构软件研发流程的今天，如何将DeepSeek深度融入研发全周期已成为工程师的核心竞争力。面对系统架构臃肿、技术债累积、文档协作低效等痛点，传统开发模式正面临效率瓶颈与质量风险。本课程系统化拆解DeepSeek在5大研发关键场景的实战应用：从智能架构设计到代码质量保障，从文档自动生成到性能安全优化，最终实现AI驱动的全流程智能化再造。掌握这套方法论，不仅能将个人开发效率提升200%，更能为团队构建可持续进化的智能研发生态体系。

架构设计提效能力

掌握用DeepSeek智能匹配设计模式、规划未来兼容架构的方法，从源头降低系统复杂度，减少50%以上维护成本

质量保障体系升级能力

运用AI自动生成全覆盖测试用例、秒级定位代码缺陷、实时审查安全漏洞，让生产环境故障率降低70%

研发协作智能化能力

实现接口文档自动同步、复杂逻辑智能注释、团队知识图谱自动构建，节省90%文档维护时间

AI全流程改造能力

掌握LangGraph构建推理链、Autogen开发多智能体、LLMOps搭建自动化运维平台，推动产研效能倍增

研发工程师

想提升系统架构设计能力，优化代码质量，提高开发效率，解决日常开发中的技术难题，提升个人技术竞争力

技术团队负责人

想通过智能化工具提升团队整体协作效率，优化开发流程，降低技术债务，推动团队向高效、高质量的开发模式转型

系统架构师

想借助AI工具优化系统架构设计，提升架构的可扩展性和未来兼容性，确保系统能够平滑应对业务增长和技术演进

产品经理

想深入了解研发过程中的技术痛点和解决方案，更好地与技术团队协作，推动产品快速迭代和高质量交付，提升产品的市场竞争力

第一章用Deep Seek优化系统架构：研发工程师的代码设计实战课

1.1.1以终为始的架构规划术 1.1.2 AI驱动的设计模式精准匹配 1.1.3构建面向未来的系统适应性策略资料：提示词模板：架构设计智能助手 - 从需求到方案的AI加速之道 1.2.1智能识别与分析系统技术债务 1.2.2制定循序渐进的代码重构计划 1.2.3安全可靠的系统重构实施策略资料：提示词模板：代码重构专家 - 老旧系统焕新无忧方案 1.3.1快速构建可复用的代码模板库 1.3.2复杂逻辑与算法的AI快速实现 1.3.3日常开发效率提升实战技巧资料：提示词模板：开发效能提升器－日常编码加速秘诀

第二章用Deep Seek保障代码质量：研发工程师的测试与调试实战课

2.1.1全面覆盖的测试场景设计方法 2.1.2智能发现代码边界条件与异常场景 2.1.3一键生成高质量测试代码的技巧资料：提示词模板：测试覆盖率倍增器－一键构建全面测试方案 2.2.1快速定位常见错误模式的技术 2.2.2深度分析问题根源的AI辅助方法 2.2.3智能生成多种Bug修复方案资料：提示词模板：Bug猎手-让调试变得轻松愉快 2.3.1自动化代码质量标准审核流程 2.3.2智能生成代码改进与优化建议 2.3.3确保团队代码风格一致性的方法资料：提示词模板：代码审查助手-提前规避90%潜在问题

第三章用Deep Seek加速技术传播：研发工程师的文档与协作实战课

3.1.1从代码到文档的一键自动生成 3.1.2生成清晰实用的API调用示例(佳慧 3.1.3构建代码与文档同步更新机制资料：API文档大师：告别繁琐的文档编写 3.2.1复杂代码逻辑的可视化解析技术 3.2.2生成专业精准的代码注释 3.2.3建立跨语言统一的注释规范资料：代码解读专家－让复杂逻辑清晰易懂 3.3.1技术文档的智能分类与归档系统 3.3.2从项目经验中提炼团队最佳实践 3.3.3打造团队技术知识图谱的方法论资料：技术知识库构建－团队智慧共享平台

第四章用Deep Seek提升系统性能：研发工程师的优化与安全实战课

4.1.1智能识别系统性能瓶颈的方法 4.1.2高效算法选择与优化技巧 4.1.3构建全方位系统性能优化策略资料：提示词模板：性能优化教练-系统提速的智能分析 4.2.1自动扫描与发现代码安全漏洞 4.2.2构建多层次代码安全防护方案 4.2.3确保代码符合安全合规标准资料：提示词模板：安全卫士－代码安全防护体系 4.3.1构建精准的系统负载预测模型 4.3.2设计高弹性的系统扩展架构 4.3.3智能化系统容量规划工具的应用资料：提示词模板：可扩展性架构师－系统容量规划与伸缩设计

第五章用DeepSeek推动研发全周期智能化：AI驱动的产研流程再造

5.1.1 AI驱动的需求分析头脑风暴 5.1.2构建全面的项目干系人分析图谱 5.1.3基于业务价值的需求优先级排序资料：提示词模板：AI需求分析师－从模糊概念到清晰规格 5.2.1打造专属的DeepSeek开发智能助手 5.2.2使用 LangGraph构建Al推理决策链 5.2.3多智能体协同解决复杂开发任务资料：提示词模板：高级Al 编程助手： LangGraph与智能体开发指南 5.3.1保密环境下的AI模型测试方法 5.3.2构建完整的LLM应用监控分析体系 5.3.3搭建端到端的智能化运维平台资料：提示词模板：智能化DevOps工程师 -LLMOps全链路实践

方兵

20年经验的互联网资深产品人

* 拥有20年的工作经验，曾在优酷、百度（P7）、苏宁（B9）、京东（P9）等知名企业从事广告、营销、增长、策略及低代码中台等领域的产品工作 * 拥有从0到1规划、设计和落地上线AI策略中台的实战经验，负责全周期的中台架构、模块、功能、接口、规范、文档等的规划、设计、开发、测试、上线、维护等 * 具有8年以上总监及以上产品及运营管理经验，多次从0到1组建产研团队，并在人才选育用留方面有自己独特的心得和方法

劳丛丛

10年产品专家

* 多年互联网大厂产品经验，擅长运用智能策略模型解决实际问题，从0到1设计并推动上线多款产品，具备多形态完整产品打造的成功经验，多次获得“绩效优秀奖”“先锋奖”“优秀员工”“全栈PM”“极致产品设计”等奖项 * 具有丰富的产品规划设计和商业化经验，6年以上产品及运营管理经验，所带项目团队多次被评为“优秀团队”

课程选题

•调研10000+位互联网从业者，确定课程选题

体系构建

•基于10位专家评估，搭建课程体系

•历经5轮筛选，打造专业导师团队

课程精研

• 一门6小时课程 = 平均120天 X 8小时 X 4人的精细制作

测试上线

• 专业设计预习资料体系，制作资料内容

• 经过3000名用户3轮内测结果优化课程内容

优化迭代

• 平均每2月进行课程迭代，优化案例、贴紧行业前沿