第 7-11 讲
后续讲义
📚 讲义内容概览
第 7 讲：AI 原生开发工具设计（10/20）
嘉宾：Zach Lloyd（Warp CEO）
核心内容：7 大产品设计原则
- 从开发者已有认知出发
- 配置灵活性
- 开发者人体工学
- 聊天作为头等交互范式
- MCP 协议集成
- 快速反馈闭环
- Agent 工作流
第 8 讲：AI DevOps（10/27）
嘉宾：Mayank Agarwal（Resolve CTO）、Milind Ganjoo（MTS）
核心内容：AI SRE 新范式
- 传统生产运维之困（70% 时间花在运维）
- Four Golden Signals（延迟、错误、流量、饱和度）
- AI SRE 核心能力（动态知识图谱、跨云可观测性、实时因果推理）
- 知识民主化（运维即对话）
第 9 讲：AI 增强型代码评审（11/3）
嘉宾：Tomas Reimers（Graphite CPO）
核心内容：AI-Augmented Code Review
- 错误检出率：55-60%（人工评审）vs 25-45%（各类测试）
- 五大评审维度（Logic、Readability、Performance、Security、Best Practices）
- 高质量评审的沟通范式
- AI 带来的六大价值
- 终极原则："You own the code that is merged and shipped — no blaming the AI."
第 10 讲：AI 原生应用构建（11/10）
讲师：Mihail Eric
核心内容：AI-Driven Automation UI & App Building
- 范式迁移：写代码 → 描述意图 → 协同 AI 完成构建
- 从低代码到 AI 原生（Wix/Webflow → Replit/Vercel/v0/Cursor/Claude）
- 技术解构：WebContainer + LLM + System Prompt
- 四大挑战（脆弱性、提示≠契约、安全隐患、同质化风险）
第 11 讲：AI DevOps 与生产系统（11/17）
嘉宾：Mayank Agarwal（Resolve CTO）、Milind Ganjoo（MTS）
核心内容：AI Agents for Production Systems
- AI SRE 核心能力
- 知识民主化
- 运维即对话
- 重要警示：RCA-first，not Remediation-first
💡 对 Vibe Coding 学员的启示
- DevOps 的 AI 升级：不是自动化替代人，而是"增强智能"（Augmented Intelligence）
- 可观测性是基础：每个项目添加日志、配置监控告警、学会分析指标
- 人机协同是未来：AI 辅助，不是替代；人在回路（Human-in-the-loop）
- 知识管理至关重要：记录根因案例、标注解决方案、建立最佳实践
📝 说明
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