十六周,从演示到企业级

四个学期,十五个模块。可以学完整套课程,也可以单独学任何一个模块。

第 1 学期基础

模块 00

入门导览:Vibe Engineer 的思维方式

Demo 只有一个用户,就是你自己:网络良好,数据干净,把顺利路径(happy path)走一遍。生产环境则有成千上万的用户、糟糕的网络、恶意输入、并发点击、时好时坏的依赖、一张云账单,还有监管机构。AI 工具非常擅长做 demo。从 demo 到生产之间的差距,恰好就是海报上的那 111 项。

模块 01

AI 辅助的工程工作流

规则:测试由你自己写或亲自评审;实现交给 AI。如果测试和实现都由 AI 来写,它可能以同样的方式把两者都写错。

模块 02

互联网究竟是怎么运作的

模块 03

数据基础

// Fixed: 2 queries total (or a join) const orders = await db.order.findMany({ include: { customer: true } }); 在测试中借助查询日志来发现:断言每个请求的查询次数。

模块 04

API 与契约

模式(由 Stripe 推广开来):

第 2 学期安全

模块 05

应用安全:OWASP Top 10:2025

2025 版的新变化:供应链单独成为 A03,异常情况处理不当新进入 A10。这两项恰恰是 AI 工具最薄弱的地方。

模块 06

AI 与 Agent 安全

OWASP 提出的两条设计原则:最小代理权(不仅限制访问范围,还要限制 agent 在不回头确认的情况下能做多少事;自主权要靠表现挣来)和强可观测性(看得到 agent 做了什么、为什么做、以谁的身份做)。

第 3 学期可靠性与扩展

模块 07

弹性设计模式

模块 08

异步、事件与实时

模块 09

性能与扩展

模块 10

分布式系统的正确性

第 4 学期生产运维

模块 11

交付:CI/CD、供应链与基础设施

模块 12

可观测性与 SRE

模块 13

灾难恢复与事故管理

模块 14

合规、治理与审计

工程实践模式:数据清单/数据地图、分级(公开、内部、机密、受限)、受限数据做字段级加密、在日志和发给 LLM 服务商的提示词中做 PII 脱敏、删除操作按计划同步到备份、与每个子处理方签订 DPA(包括 AI 厂商,并核查其训练和数据保留条款)。