课程背景

当前AI编程的核心挑战在于：开发者虽然能借助工具快速生成代码片段，却面临着“局部高效、全局混乱”的困境——Vibe Coding带来的意图模糊、架构不一致、团队协作困难等问题日益凸显，而Spec Coding的转换门槛又让许多项目陷入“知其然不知其所以然”的僵局。与此同时，MCP、Skills等新兴架构的快速迭代造成了技术选型碎片化，让团队在“效率与质量”“创新与稳定”之间难以平衡。

本课程正是为了解决这些痛点而生。我们提供从Vibe到Spec的渐进式转型路径，建立融合MCP与Skills的工程化架构，并贯穿从产品设计到软件测试的全栈实践。通过电商系统等真实案例，您将掌握如何让AI编程不再是零散的点状工具，而是成为系统化、可协作、可持续的全流程生产力引擎，真正实现“人机协同”的下一代软件开发范式。

课程特色

• 双轨并进：Vibe Coding与Spec Coding对比教学
• 架构演进：MCP基础到Skills综合应用
• 全流程覆盖：产品设计→开发→测试→部署
• 案例驱动：完整电商项目贯穿始终

学员收获

• 掌握AI编程两种核心范式转换能力
• 具备MCP和Skills架构设计实施能力
• 熟悉AI全栈工程化全流程实践
• 完成可展示的完整商业项目案例
• 建立AI时代软件开发的系统性思维框架

案例分析

课程大纲

第一天：AI编程范式转型与MCP架构实战

第一部分：课程导论与AI全栈编程基础

1.1 AI全栈编程概述
1.1.1 传统编程与AI编程范式对比
1.1.2 AI全栈工程师能力矩阵分析
1.1.3 课程案例项目：智能电商管理系统

1.2 开发环境配置与工具链
1.2.1 AI编程环境一键配置方案
1.2.2 主流AI编码工具对比（Cursor/Claude/Windsurf）
1.2.3 项目管理与版本控制集成

第二部分：Vibe Coding理念与实战

2.1 Vibe Coding核心理念
2.1.1 意图驱动的自然语言编程
2.1.2 上下文感知的代码生成策略
2.1.3 渐进式需求澄清技术

2.2 Vibe Coding实践案例
2.2.1 通过对话创建用户管理模块
2.2.2 基于模糊需求实现商品搜索功能
2.2.3 实时反馈与迭代优化流程

第三部分：Spec Coding规范与转换

3.1 Spec Coding方法论
3.1.1 结构化需求文档编写规范
3.1.2 API设计规范与接口定义
3.1.3 数据模型与架构约束说明

3.2 Vibe到Spec的转换实践
3.2.1 将对话记录转为技术规范文档
3.2.2 生成可执行的API测试用例
3.2.3 创建完整的数据库迁移脚本

第四部分：MCP（模型上下文协议）基础

4.1 MCP架构原理
4.1.1 MCP协议核心概念与设计哲学
4.1.2 上下文管理与资源集成机制
4.1.3 工具调用与函数执行流程

4.2 MCP服务器开发
4.2.1 构建自定义MCP服务器
4.2.2 资源声明与工具注册实现
4.2.3 安全权限与错误处理配置

第五部分：MCP实战项目开发

5.1 电商系统MCP集成
5.1.1 商品数据源MCP服务器开发
5.1.2 用户认证与权限管理MCP工具
5.1.3 订单处理流程MCP集成

5.2 多工具协同工作流
5.2.1 MCP工具链设计与编排
5.2.2 异步操作与状态管理
5.2.3 性能监控与日志追踪

第六部分：AI全栈编程的项目整合与优化

6.1 代码质量与重构
6.1.1 AI辅助代码审查与优化
6.1.2 性能分析与瓶颈诊断
6.1.3 安全漏洞扫描与修复

6.2 第一天总结与作业
6.2.1 核心概念回顾与对比
6.2.2 实战项目进度检查点
6.2.3 预习任务：Skills架构预习

第二天：Skills架构与AI全栈工程化实战

第一部分：Skills架构设计模式

1.1 Skills概念与架构
1.1.1 Skills vs MCP：应用场景对比
1.1.2 模块化技能设计原则
1.1.3 技能组合与编排模式

1.2 Skills开发框架
1.2.1 主流AI Skills框架对比
1.2.2 技能生命周期管理
1.2.3 依赖管理与版本控制

第二部分：复杂Skills开发实战

2.1 业务逻辑Skills开发
2.1.1 智能推荐引擎Skill实现
2.1.2 实时库存管理Skill开发
2.1.3 客户服务自动化Skill设计

2.2 集成与扩展Skills
2.2.1 第三方API集成Skills
2.2.2 数据转换与ETL Skills
2.2.3 通知与告警Skills

第三部分：MCP与Skills融合架构

3.1 混合架构设计
3.1.1 MCP作为基础设施层
3.1.2 Skills作为业务能力层
3.1.3 双向通信与数据流设计

3.2 电商系统融合实践
3.2.1 商品管理：MCP+Skills组合实现
3.2.2 订单流程：多Skills协同处理
3.2.3 数据分析：混合架构优势体现

第四部分：AI全栈业务流程实战

4.1 产品设计阶段AI应用
4.1.1 AI辅助需求分析与用户故事生成
4.1.2 原型设计与交互流程优化
4.1.3 技术可行性AI评估

4.2 软件设计阶段AI应用
4.2.1 架构决策AI辅助分析
4.2.2 数据库设计与API规划
4.2.3 技术选型与风险评估

第五部分：软件工程全流程AI集成

5.1 开发阶段AI深度集成
5.1.1 代码生成与模式识别
5.1.2 测试用例自动生成
5.1.3 文档与注释同步生成

5.2 测试与部署AI优化
5.2.1 AI驱动的测试策略
5.2.2 智能缺陷预测与修复
5.2.3 部署配置与监控自动化

5.3 维护与迭代AI支持
5.3.1 代码质量持续监控
5.3.2 用户反馈智能分析
5.3.3 功能演进预测规划

第六部分：综合案例与课程总结

6.1 完整项目实战演练
6.1.1 从产品设计到部署的全流程实操
6.1.2 Vibe Coding到Spec Coding完整转换
6.1.3 MCP与Skills综合架构实现

6.2 最佳实践与模式总结
6.2.1 AI全栈编程工作流优化
6.2.2 团队协作与知识管理
6.2.3 持续学习与技术演进策略

6.3 课程总结与展望
6.3.1 核心能力矩阵总结
6.3.2 行业应用场景分析
6.3.3 后续学习路径建议