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CONFERENCE SCHEDULE
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（拟定，动态调整中）
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| 09月19日 日程安排 | ||||
| “AI+开发”线 | “AI+测试”线 | “AI+产品”线 | “AI+工程”线 | |
| AM论坛 | AI+研发效能10X提升 | 测试生成与智能测试工具 | Agentic产品开发 | Agentic驾驭工程与Loop工程 |
| 论坛主席 | 马洪喜 行云创新 CEO | 神秘嘉宾 敬请期待 | 亢江妹（KK） Inspire AI 总监咨询顾问 | 王 磊 华为 AI技术专家/openEuler SIG-Intelligence Maintainer |
| 09:00-10:00 | 陈晓露 行云创新 产品副总裁 | 仲思宇 58同城 本地生活-质量保障部-工程效能部负责人 | 亢江妹 Inspire AI 总监咨询顾问 | 在不确定性中重建软件工程确定性：Harness Engineering 与 SDD 邱 娟 英湃数字科技 Inspire Group AI4SE首席顾问 |
| 10:00-11:00 | 周小莉 智己汽车 高级经理 | 刘子凡 阿维塔科技 整车测试负责人 | 从云端大模型到本地闭环：端侧AI驱动具身智能产品落地实践 龙胜海 阿加犀 生态技术总监 | 基于 Agent可观测的AI应用与大语言模型双环自进化 付光荣 中兴 AI教练 |
| 11:00-12:00 | 精彩议题 敬请期待 | 精彩议题 敬请期待 | 精彩议题 敬请期待 | 精彩议题 敬请期待 |
| PM论坛 | AI coding及其规模化实践 | AI Agent评测和质量保障 | 具身智能与机器人创新实践 | AI数据工程与知识工程 |
| 论坛主席 | 王亚伟 华为云开发工具效率首席技术专家 | 刘琛梅 绿盟科技研发技术总监 | 王小东 天府绛溪实验室交互人形机器人前沿研究中心 研发部部长 | 琚生根教授 四川大学计算机学院教授/博士生导师 |
| 13:30-14:30 | 侯 凡 华为 码道研发Leader | 王 啸 美团 基础研发Agent平台部CatPaw评测负责人 | 精彩议题 孙晓刚 阿加犀 CEO | 秦小林 中国科学院成都计算机应用研究所 副总工程师/研究员、博士生导师 |
| 14:30-15:30 | 李明宇 AI 大模型落地实战专家/企业智能化转型首席顾问 | 冀 博 绿盟科技“铁律蜂巢”AI研发效能-研发技术经理 | 赵 巍 腾讯云 华西区域解决方案总经理&人工智能首席架构师 | “法管家”法律大模型与智能体应用：面向律所与律师的智能化法律产品 秦永彬 贵州民族大学党委常委、副校长/文本计算与认知智能教育部工程研究中心主任 |
| 15:30-16:30 | 王秉发 兴云数科 软件工程总工 | 蔡后祥 独立架构师 | 颜 进 四川天链机器人 副总经理 | 李佳骏 阿里云 数据库技术专家 |
| 16:30-17:30 | 精彩议题 敬请期待 | 唐 亮 顺丰科技 效能运营 | 杨剑超 宜宾银河通用机器人有限公司 总经理 | 朱怡诺 中兴通讯 数据研发中心知识工程负责人 |
（9月20-21日 09:00--17:00） |
李明宇 AI 大模型落地实战专家/企业智能化转型首席顾问 AI 大模型正在改变企业软件和数字化项目的交付方式。传统项目往往围绕“需求冻结、系统开发、上线验收”展开，而 AI 原生项目更强调真实业务场景、样本数据驱动、快速 PoC、持续反馈和长期运营。FDE（Forward Deployed Engineer）在这一变化中承担关键角色：既要理解业务现场，又要理解智能体、知识库、工具调用、AI Coding、系统集成和效果评估，能够把业务问题转化为可运行、可迭代、可运营的 AI 能力。本课程不是单纯讲 FDE 概念，也不是纯工具教学，而是围绕企业 AI 项目落地，帮助学员理解并实践： 1. FDE 在 AI 原生交付中的角色与边界； 2. 智能体、知识库、工具调用等关键技术底座； 3. Harness Engineering 如何让智能体稳定、可控、持续进化； 4. 敏捷 AI 工程如何推动企业 AI 项目从 PoC 走向真实使用； 5. 如何结合自身业务场景设计 FDE 落地行动计划。 |
朱少民
《软件工程 3.0》作者/CCF 杰出会员/AiDD 技术委员会成员
让 AI 研发从"碰运气"到"敢验收" ——以质量闭环为主线，基于 OpenCode 实操为基础，两天建成一套可运行、可度量、可进化的AI研发质量体系。
一、课程亮点：
• 质量闭环为主线：需求 → 设计 → 代码 → 测试 → 交付 → 改进，每个环节都有 Harness 守护装置
• 真机实战：全程基于OpenCode实机操作，带走的是"跑通的项目"，不是 PPT（课程内容）
• SKILL 资产化：一次封装 6 类质量 SKILL（需求/设计/代码/测试 的生产与评审），团队处处复用
• 故障注入演练：故意"制造事故"，在"被拦截"中真正理解 Harness 的价值
• 即学即用：结营即带走质量闭环系统 + 12周落地路线图
二、课程收益
1. 学员收益（学完能做什么）
2.企业收益：
三、课程大纲（2 天 × 4 模块）
（内容丰富，这里只列出主要的内容项）
模块一｜质量地基：规则、上下文与质量模型
• 为什么AI研发需要质量闭环？
• 建立对Harness Engineering的全面正确的认知
• AI代码交付质量的第一性原理
• 分析OpenCode、DeepSeek Harness（dsh）、OpenAI Codex Harness（och）等架构
• 三大真实失败案例剖析与质量闭环全景图
• AGENTS.md 四类规则设计法与权限配置
• 上下文工程——质量信息的"供给侧"
• 上下文压缩机制与质量信息注入策略
• 实操：沙盘项目初始化与规则体系重构（80～90分钟）
模块二｜需求与设计质量：Spec 规约工程
• SDD中的Spec不只是需求Spec
• 规约工程（Rules）——给Agent立规矩
• 分析OpenCode、dsh、och等如何管理规约
• Spec的梳理和分层设计、目录组织
• 需求Spec编写规范：SHALL需求描述 + GWT场景验收
• 场景设计红线（每条需求 ≥2 场景）
• Spec变更管理和动态上下文注入
• 实操：需求/设计Spec编写、评审与场景互评（80分钟）
模块三｜代码与测试质量：SKILL工程与Agent制衡
• SKILL结构、如何创建自己的SKILLs？
• OpenCode有哪些内建的SKILL？、
• SKILL的按需加载机制
• SKILL 的权限控制
• 6类质量SKILL设计蓝图
• SKILL内嵌质量门的写法（DoD + 反模式表）
• Agent角色划分与权限制衡
• 实操：质量SKILL创建与"需求→设计→代码→评审→测试"质量接力赛（80～90分钟）
模块四｜交付质量与闭环进化：门禁、守护与反馈
• 究竟什么是Loop Engineering？
• 如何构建AI研发的质量闭环？
• 三层质量门禁解析
• 代码交付的四道质量防护
• 分析OpenCode、dsh、och等Hooks机制
• Hooks事件门禁（Pre/Post双向检查）与MCP调用守护
• 质量数据采集、度量看板与"经验 → 防线"转化闭环
• 实操：质量门禁插件编写、质量数据采集与呈现演练（80～90分钟）
四、课程交付物（学员带走资产）
五、课程信息
• 适用对象：技术负责人、AI工程负责人、研发/测试工程师、QA与质量负责人，以及希望规模化落地AI研发的团队
• 学习形式：讲授40% + 演示15% + 实操35% + 讨论复盘10%
• 前置要求：熟悉 Git与命令行，有AI编程工具使用经验
• 学习形式：讲授40% + 演示15% + 实操35% + 讨论复盘10%
• 前置要求：熟悉 Git与命令行，有AI编程工具使用经验
同济大学特聘教授、CCF杰出会员、全国计算机科学技术名词编委。近三十年来一直从事软件工程的教学与研究工作，先后获得多项省、部级科技进步奖，已出版了二十多部著作和5本译作，代表作主要有《软件工程3.0》、《智能软件工程》、《大模型驱动软件测试》、《软件测试方法和技术》、《全程软件测试》、《软件质量保证与管理》等。曾任思科（中国）软件有限公司QA高级总监、IEEE ICST 2019工业论坛主席、多个IEEE国际学术会议程序委员、《软件学报》和《计算机学报》审稿人等。
构建Harness守护的AI+研发质量闭环 —— AI 研发质量工程实战训练营（两天）
| 能力 | 具体表现 |
| 规约驱动 | 能编写可评审、可验收的需求、设计和编程所需的Spec（规约） |
| SKILL构建 | 独立创建6类质量SKILL，把 "高质量怎么做" 封装成不可绕过的流程 |
| 规则治理 | 用AGENTS.md四类规则（信息/指令/约束/索引）管住Agent行为边界 |
| 门禁守护 | 用Hooks事件实现自动质量门禁 + 人工卡点，不合格交付被系统拦截 |
| 闭环运营 | 质量数据度量+ "失败 → 经验 → 防线" 持续进化，让 Harness每周变强 |
| 对先进的Harness的深刻理解 | 现场带着学员研究DeepSeek Harness、OpenAI Codex Harness等，全面理解一个先进的Harness是如何设计出来的 |
| 维度 | 培训前（典型） | 培训后（预期） |
| 质量可控 | AI 产出依赖运气，虚报完成难发现 | Spec契约 + 评审SKILL + Hooks门禁三层拦截 |
| 效率提升 | 提示词反复调、代码反复返工 | 质量SKILL复用，从"每次重来"到"一次封装、处处复用" |
| 经验沉淀 | 踩坑经验锁在个人脑子里 | 失败案例 → 防线升级，团队经验资产化、可传承 |
| 风险下降 | 越权操作、无审计留痕 | 权限矩阵 + 工具守护 + 全流程留痕，高风险动作可控可溯 |
| 资产 | 说明 |
| 质量SKILL模板库 ×7 | 需求/设计/代码/测试 的生产与评审，改造即用 |
| AGENTS.md规则模板 | 四类规则 + 红线表 + 门禁清单 |
| Spec编写模板 ×2 | 需求Spec + 设计Spec（含场景矩阵） |
| 质量门禁插件源码 | Hooks自动检查 + 质量日志采集脚本 |
| 12 周落地路线图 | 标准闭环（1 月）→ 完整闭环（3 月） |
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