《AI全栈编程案例实操: 从Vibe Coding到Spec Coding和从MCP到Skills Claude code综合编程案例实操》

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。通过企业系统等真实案例，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。案例

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：完整企业项目贯穿始终

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

课程大纲

第一天 主题：AI编程速成与MCP工具实战

第一部分：AI编程基础认知

1.1 AI编程环境搭建
1.1.1 安装配置Qoder国内环境
1.1.2 安装配置Claude Code开发环境
1.1.3 安装配置OpenCode备用环境

1.2 工具链验证
1.2.1 测试各工具API连通性
1.2.2 配置本地代码运行环境
1.2.3 验证代码生成与执行流程

1.3 五分钟快速实战
1.3.1 现场演示：用Claude生成信息登记表
1.3.2 现场演示：用Qoder生成同款页面
1.3.3 对比分析不同工具生成效果

第二部分：数据处理实战

2.1 需求描述方法论
2.1.1 三个核心要素：做什么、有什么数据、要什么结果
2.1.2 五个实用提问模板：模板1到模板5
2.1.3 每人现场演练：描述一个真实工作需求

2.2 月度数据统计表实战
2.2.1 场景设定：各部门办件数量统计
2.2.2 AI生成代码：从需求描述到Python脚本
2.2.3 运行验证：处理Excel数据生成统计图表

2.3 批量Word文档处理实战
2.3.1 场景设定：100个Word文件关键信息提取
2.3.2 AI生成批量处理程序：python-docx实现
2.3.3 现场实操：处理自备Word文件并输出汇总表

2.4 案例实操：UI真人案例测试

2.5 Spec RAG(存量文档转为)知识库构建查询

2.6 技术存量代码的重构和优化（）

第三部分：Rules与Skills实战

3.1 Rules规则配置
3.1.1 创建代码注释规则：强制添加函数说明
3.1.2 创建文件命名规则：按日期时间自动命名
3.1.3 创建错误处理规则：明确错误提示信息

3.2 Skills技能封装
3.2.1 数据报表Skill：封装统计报表生成模板
3.2.2 表单生成Skill：封装前端表单生成模板
3.2.3 文件批处理Skill：封装文件遍历处理模板

3.2.4  Skills代码的封装

3.3 信息登记表单实战
3.3.1 场景设定：在线收集员工信息
3.3.2 AI生成完整表单：HTML+CSS+JavaScript
3.3.3 数据存储实现：表单提交保存到Excel

第四部分：MCP连接外部工具

4.1 MCP基础配置
4.1.1 安装配置数据库MCP连接器
4.1.2 安装配置文件系统MCP连接器
4.1.3 安装配置Excel MCP连接器

4.2 MCP连接调试
4.2.1 测试数据库MCP：连接MySQL执行查询
4.2.2 测试文件MCP：读写本地文件系统
4.2.3 测试Excel MCP：直接操作Excel文件

4.3 数据库查询分析实战
4.3.1 场景设定：业务数据库统计分析
4.3.2 配置数据库MCP：连接真实业务库
4.3.3 AI直接查询：自然语言问数据出结果

第五部分：Spec Driven开发实操

5.1 Spec规格说明编写
5.1.1 功能规格模板：功能清单与用户故事
5.1.2 数据结构规格：表结构设计文档
5.1.3 接口规格模板：API定义文档

5.2 会议室预约项目介绍
5.2.1 功能需求：查看、预约、记录、取消
5.2.2 技术栈选型：Vue3 + SpringBoot + MySQL
5.2.3 项目结构规划：前后端分离架构

5.3 AI辅助需求分析
5.3.1 用AI生成完整功能清单
5.3.2 用AI生成用户故事和验收标准
5.3.3 现场练习：完善项目需求文档

第六部分：架构设计与Spec编写

6.1 AI辅助架构设计
6.1.1 用AI生成系统架构图设计
6.1.2 用AI进行技术选型分析
6.1.3 用AI评估架构方案可行性

6.2 数据库Spec编写
6.2.1 用AI生成数据库ER图
6.2.2 用AI设计表结构：会议室表、预约表、用户表
6.2.3 现场练习：完善数据库Spec文档

6.3 接口Spec编写
6.3.1 用AI设计RESTful接口列表
6.3.2 用AI定义接口请求响应格式
6.3.3 现场练习：生成完整接口文档

第二天 主题：全流程开发与项目交付

第一部分：数据库与后端并行开发

1.1 数据库生成实战
1.1.1 AI生成建表SQL语句
1.1.2 AI生成测试数据插入脚本
1.1.3 现场练习：创建数据库并导入测试数据

1.2 后端接口生成实战
1.2.1 AI生成Controller层代码
1.2.2 AI生成Service业务逻辑代码
1.2.3 AI生成DAO数据访问代码

1.3 接口测试实战
1.3.1 用Postman测试AI生成的接口
1.3.2 AI辅助调试接口返回问题
1.3.3 现场练习：完成所有接口测试

第二部分：前端开发实战

2.1 前端页面生成
2.1.1 AI生成Vue页面组件代码
2.1.2 AI生成路由配置代码
2.1.3 AI生成API调用服务代码

2.2 页面交互实现
2.2.1 AI生成预约表单验证逻辑
2.2.2 AI生成列表展示与分页功能
2.2.3 AI生成日期选择和时间冲突判断

2.3 前后端联调
2.3.1 配置前端代理解决跨域
2.3.2 联调测试预约完整流程
2.3.3 现场练习：完成所有功能联调

第三部分：功能测试与优化

3.1 测试用例生成
3.1.1 AI生成功能测试用例清单
3.1.2 AI生成边界测试用例
3.1.3 AI生成异常场景测试用例

3.2 手动功能测试
3.2.1 测试会议室查看功能
3.2.2 测试预约提交与取消功能
3.2.3 测试预约记录查询功能

3.3 AI辅助调试
3.3.1 遇到Bug直接问AI解决方案
3.3.2 AI分析错误日志定位问题
3.3.3 现场练习：修复系统存在的Bug

第四部分：代码审查与优化

4.1 AI代码审查
4.1.1 AI检查SQL注入安全风险
4.1.2 AI检查XSS跨站脚本漏洞
4.1.3 AI检查权限控制漏洞

4.2 性能优化审查
4.2.1 AI分析数据库查询性能
4.2.2 AI检查前端渲染性能
4.2.3 AI提出代码优化建议

4.3 代码规范性审查
4.3.1 AI检查Java代码规范
4.3.2 AI检查Vue代码规范
4.3.3 现场练习：按AI建议优化代码

第五部分：压力测试实战

5.1 压力测试脚本生成
5.1.1 AI生成JMeter测试脚本
5.1.2 AI生成并发用户配置
5.1.3 AI生成测试结果分析模板

5.2 压力测试执行
5.2.1 配置50并发用户测试预约接口
5.2.2 监控系统CPU和内存使用
5.2.3 记录响应时间和成功率

5.3 测试结果分析
5.3.1 AI分析测试报告
5.3.2 AI提出系统瓶颈优化建议
5.3.3 现场练习：优化后再次测试对比

第六部分：文档生成与项目交付

6.1 用户手册生成
6.1.1 AI生成操作手册图文教程
6.1.2 AI生成常见问题解答
6.1.3 现场练习：生成个性化用户手册

6.2 技术文档生成
6.2.1 AI生成部署运维文档
6.2.2 AI生成接口文档Swagger格式
6.2.3 AI生成数据库设计文档