像 AI 工程师一样思考

掌握使用 Claude Code 进行 AI 辅助开发的七个阶段，了解如何通过调研、原型设计、PRD 等方法交付生产级代码。

了解 AI 辅助编码如何从 9 个方面重塑开发思维：集成测试、架构、模块，以及管理认知负荷的策略。

不要把思考交给 LLM。让 AI 处理针对个人工作流构建的软件中的重复劳动，把判断权留给自己。

了解 AI 工程师的职责和所需核心技能，以及它与机器学习工程、AI 辅助开发之间的区别。

学习如何通过定义清晰的成功指标，并建立数据驱动的持续改进文化，构建成功的 LLM 应用。

解读 Google 的 AI 智能体白皮书，了解智能体、工具、编排层等概念的定义。

了解智能体与工作流的区别，以及为什么 AI 项目应该从 LLM API 而不是框架开始。