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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：• 麦巨企业技术研发中心的技术骨干、开发工程师、技术经理 • 对AI有初步使用经验，希望系统提升AI在研发中深度应用能力的成员 • 未来可能负责团队AI工具链建设或智能体产品化的核心人员
授课形式：• 核心方法： 案例教学 + 架构设计工作坊 + 分组沙盘实战 • 教学工具： ◦ 行业级提示词设计模板与评估矩阵 ◦ 智能体架构画布（Agent Canvas） ◦ 国内外主流AI平台横向对比清单 ◦ 研发效能提升沙盘推演图
授课天数：3 天
课程背景| Course Background
当前，AI技术已从“玩具”演变为“工具”并迈向“同事”。技术研发团队普遍面临三大困局：“会用但用不精”，即停留在基础问答，无法用精准提示词驱动复杂任务；“有想法但难落地”，即渴望构建自主智能体却苦于缺乏系统的架构方法与“养育”心法；“有工具但不会选”，面对国内外繁多的模型与平台，难以做出贴合业务、兼顾效能与安全的理性决策。这导致企业AI应用停留在表层，无法深入研发核心流程，形成真正的生产力代差。
本课程专为已有初步AI使用经验的研发团队设计，摒弃概念灌输，采用 “心法-招式-实战-演化” 的架构师成长路径。课程从提示词工程这一“内力”练起，深入智能体架构设计这一“招式”，再通过国内外平台实战选型锤炼判断力，最终在多智能体协作的复杂场景中完成能力升华。全程以研发真实场景（代码生成、评审、调试、文档）为沙盘，让学员在“做中学”中，系统性掌握AI赋能研发的全套方法论与工具箱。
完成本课程，学员与团队将实现从“AI用户”到“AI架构师”的跃迁。不仅能系统性提升研发各环节人效（代码产出、测试覆盖率、文档质量），更能构建企业专属的、持续进化的AI研发智能体，形成组织的数字资产与核心壁垒。最终，推动团队向“AI原生化”研发模式转型，在技术竞争中获得领 先优势。
课程收益| Program Benefits
1. 掌握中级提示词工程心法，能够为代码生成、调试、重构等复杂研发任务设计结构化、可迭代的提示策略，将大模型输出精准度提升50%以上。
2. 贯通智能体“养育”全流程，能够独立完成从定义角色、设计工作流、工具集成、到持续评估优化的智能体构建，打造专属的“AI研发同事”。
3. 构建场景化对话逻辑设计能力，能够针对代码评审、技术方案研讨等专业交互场景，设计出高效、健壮的多轮对话与冲突处理机制。
4. 建立国内外AI平台与模型的理性选型框架，基于性能、成本、安全、生态四维度，为不同研发场景匹配最 佳技术栈，避免盲目跟风。
5. 实践高级AI研发应用模式，初步掌握多智能体协作（Agentic Workflow）的设计思路，并能规划私有化、安全合规的AI研发中台落地路径。
课程大纲| Course Outline
课程导入：研发者的AI新江湖
• 破冰：从“GPT能写代码，但为什么总写不对？”的经典困局切入，引出“内力不足”的核心问题。
• 全景图：展示从“提示词（内力）”到“智能体（分身）”，再到“多智能体协作（军团）”的研发AI能力图谱。
• 分组与发布：发布贯穿3天的终 极任务——“为麦巨研发流程打造一个MVP级智能体助手”。
知识模块（心法）：
• 知识点一：大模型的“思维方式”——Transformer架构、注意力机制与上下文理解对研发任务的影响。
• 知识点二：结构化提示工程：CRISPE框架（角色、任务、步骤、个性、示例）在代码生成、Bug定位中的实战变形。
• 知识点三：思维链与复杂任务分解：如何让AI“一步步思考”，完成系统设计、重构方案等高层级任务。
案例研讨（实战）：
• 案例名称：一次失败的代码重构与一次成功的对比。
• 案例背景：给出模糊需求与清晰结构化需求下，GPT生成代码的质量差异。
• 关键挑战：如何将模糊的研发需求，转化为AI可精确执行的“机器指令”。
沙盘演练/小组讨论：
• 演练主题：“编写一个健壮的微服务API接口”提示词设计大赛。
• 演练目标：各小组针对同一功能需求，设计提示词，比拼生成代码的完整性、鲁棒性与可读性。
• 演练工具：A1大白纸、结构化提示词设计模板、主流代码生成工具。
• 展示点评：各组展示设计思路与生成结果，讲师点评“内力”深浅。
知识模块（心法）：
• 知识点一：智能体架构解剖：从ReAct、AutoGPT到OpenClaw，解析智能体的思考（Planning）、行动（Action）、反思（Reflection）循环。
• 知识点二：“养育”全生命周期：定义角色与目标→设计工作流与工具→配置记忆与知识→设定评估与迭代机制。
• 知识点三：研发工具链集成：让智能体调用IDE、Git、Jira、测试框架，打通研发最后一公里。
案例研讨（实战）：
• 案例名称：某大厂内部AI编程助手“AI代码助手”的演进之路。
• 案例背景：从单点代码补全，到支持全流程的智能编程伙伴的架构升级。
• 关键挑战：如何在保证代码安全与质量的前提下，逐步赋予智能体更多权限与能力。
沙盘演练/小组讨论：
• 演练主题：设计一个“智能代码评审员”智能体。
• 演练目标：各小组使用“智能体架构画布”，定义其职责、工具（代码分析、安全扫描）、知识库（代码规范）、交互流程。
• 演练工具：智能体架构画布（海报）、工具决策卡牌。
• 展示点评：各组陈述架构设计，讲师聚焦于工作流合理性与边界设定。
知识模块（心法）：
• 知识点一：国内外生态全景与理性选型框架：从OpenAI GPT、Claude到国内文心、通义、智谱、Kimi，从性能、成本、数据合规、上下文长度、工具生态四维度建立选型矩阵。
• 知识点二：研发场景对话逻辑设计：任务型对话、问答型对话、混合倡议式对话在需求澄清、方案讨论、错误排查中的不同设计模式。
• 知识点三：容错与升华机制：当AI“不理解”或“答非所问”时，如何设计优雅的降级与引导策略。
案例研讨（实战）：
• 案例名称：海外团队用Claude进行系统设计 vs 国内团队用Kimi进行技术调研的对话逻辑对比。
• 案例背景：分析不同模型特性如何影响对话策略的设计。
• 关键挑战：在模型能力边界内，设计出最 高效的交互路径。
沙盘演练/小组讨论：
• 演练主题：为“技术选型顾问”智能体设计多轮对话流程图。
• 演练目标：给定一个模糊的新技术选型需求，设计智能体如何通过连续提问，逐步澄清约束条件（性能、成本、团队技能），并给出建议。
• 演练工具：对话流程图绘制工具、场景决策卡。
• 展示点评：各组展示流程图，模拟对话，评估其引导效率和问题覆盖率。
知识模块（心法）：
• 知识点一：多智能体协作（Agentic Workflow）：设计“产品经理”、“架构师”、“开发”、“测试”多个智能体协同完成一个需求的生命周期，解析智能体间的通信与仲裁机制。
• 知识点二：私有化与安全落地架构：当代码是核心资产时，讨论全链路本地化（开源模型）、私有化部署、数据安全加固的可行路径与实施难点。
• 知识点三：效能评估与演进规划：如何量化AI对研发效能的提升（如PRD生成时间、UT覆盖率），并规划智能体能力的迭代路线图。
案例研讨（实战）：
• 案例名称：某大厂研发大模型的内核安全机制与分级授权体系。
• 案例背景：在大型企业严苛的安全要求下，如何平衡AI能力开放与代码资产保护。
• 关键挑战：构建可信、可控、可审计的企业级AI研发环境。
沙盘演练/小组讨论：
• 演练主题：绘制“AI赋能麦巨研发流程”的90天落地路线图。
• 演练目标：各小组基于前几天的学习，规划从局部试点（如代码评审智能体）到逐步推广（多角色协作）的步骤、资源需求与风险预案。
• 演练工具：项目实施路线图模板、风险矩阵表。
• 展示点评：各组展示路线图，讲师与全体学员共同质询与完善，形成共识。
七、课程总结与行动计划
• 知识图谱回顾：串联从提示词、智能体、选型到安全架构的完整知识链条。
• 终 极任务路演：各小组展示为期3天构思并初步设计的“MVP级智能体助手”方案，进行最终评选与点评。
• 行动计划：
◦ 个人：每位学员提交一份《个人AI技能提升30天计划》，聚焦1-2个立即可用的技能点。
◦ 团队：各小组产出《XX业务线AI赋能试点方案》，作为后续内部孵化的种子项目。
讲师背景| Introduction to lecturers
冰洋老师 企业架构与AI融合实战专家
授课风格
授课风格注重实战，通过将技术原理与实际生活中的例子相结合，使学员更易理解与掌握。
课程中穿插幽默故事（大多出自武侠小说），增加趣味性。
注重互动引导和启发式教学，在实验环节不拘泥于教材，灵活调整，帮助学员内化知识。
可承接定制课程或专项课程，满足企业需求。
可中英文授课
▨ 技术基础：科班出身&专业认证 ▨
北京航空航天大学-软件工程（大数据方向）硕士
工信部AI智能体工程师
工信部信创高级系统架构师
中兴接入网高级讲师认证
微软Azure云专家认证
腾讯TCA和TCP认证
华 为5个方向售前专家级认证
▨能力塑造：大企专业技术支持 ▨
曾任：华 为技术服务有限公司 | 售后技术支持（接入网）
曾任：腾云忆想（腾讯云）科技有限公司 | 售前架构师
曾任：北京智讯天成科技公司 | 售前技术支持（大数据）
曾任：北京泰策科技（东方通）有限公司 | 高级产品经理
▨实践产出：国 家 级标杆项目攻坚 ▨
1）政务：曾构建国 家 级【政务云灾普沙盘系统】与【政务应急行业产品矩阵】，累计促成数千万金额订单签约与中标；
2）金融：曾参于某国有商业银行信创项目改造，并完成整体高并发访问架构设计。同时参于某互联网银行智能运维项目，将银行150多套系统进行详细规划设计，完成业务运维初期规划，为未来智能运维实践打下基础；
3）高校：参于多家国内重点高校的大数据及人工智能，校企共建项目规划设计，绘制相应总体架构文件，引入BAT及相关产品在教育行业的有效落地与教育实践；
▨ 沉淀赋能：知识沉淀&行业影响 ▨
1）发表《基于知识图谱的应急决策型》获国际大数据会议优秀论文；
2）参于制定应急部省两级数据治理总体规划，打通“横向到边，纵向到底”五维数据管道
3）曾任华 为ICT大赛华北区评委，带队获全国技术对抗赛金奖，培养金牌讲师3名；
4）搭建“高校-企业”联合实训平台，指导北邮/北交大学生完成5G前传网络设计论文12篇，其中3篇获IEEE通信会议优秀论文；
冰洋老师拥有华 为、中兴、腾讯多年大数据与AI、智慧政务-应急、数据中台项目经验，服务政企、银行、运营商客户，具备良好的关键路径拆解和项目推动能力，可独立进行数据产品规划设计，完成项目全程管理，擅长从技术架构到商业价值的转化，是“技术里懂业务，业务里懂技术”的优秀数字化转型实战专家
实战经验
▉千万级项目方案输出：头部企业级复杂数字化方案架构与落地▉
→具备主导超大型、高复杂度数字化转型项目全生命周期的顶层架构能力与实战落地经验，在政企、金融、通信等关键领域均有深度实践：
01-某央企直属企业信创高并发解决方案（百万级）：总体扩容方案，架构设计；
02-某省应急信息化总体项目（千万级）：项目预算拆分，功能及软硬件架构拆解分配；
03-数梦工场科技投标方案（百万级）：数据治理项目总规设计方案；
04-某省智慧校园项目（千万级）：四大模块规划校企业合作的人工智能项目落地；
——▉政务/高校/大企技术保障：高并发复杂数字化系统稳定保障与效能优化：
→拥有保障大规模数字化基础设施（网络、云、数据中心）超高可用性与性能优化的卓越技术功底及应急处置能力，并能系统性提升运维效率：
01-复杂系统稳定保障
☛参与【全国两会期间WLAN网络稳定运行保障】，完成日均10TB流量监控及异常流量预警，支撑零重大事故目标达成；
☛参与【清华百年校庆话务保障】，快速定位UA5000设备主备切换故障，通过抓包分析优化信令流程，故障恢复时效缩短60%；
☛主导【智联招聘语音业务瞬断故障排查】，通过协议分析定位核心网信令异常，实现4小时恢复服务，客户满意度达100%；
02-商业驱动的数字化架构设计
☛设计【省级应急管理平台架构】，拆解过亿预算模块，腾讯云产品占比达85%；
☛构建【政务云灾备沙盘系统】，演示3次即促成千万级订单签约；
☛打造【“林火预警-灾普管理”产品矩阵】，中标冬奥森林防火项目，千万级项目；
☛开发【行业级Demo工厂】，年产出演示系统47套，客户转化率提升35%；
——▉技术赋能培训：方法论与工具化驱动的数字化能力沉淀与规模化赋能▉——
→善于将前沿技术实践与复杂项目经验，提炼为可复制可推广的方法论体系、标准化工具及高效培训范式，实现知识资产沉淀与团队能力跃迁，推动行业最 佳实践落地：
01-为华 为编制《接入网典型故障处理手册》，在华 为SUPPORT平台发布，下载量超5000次；开发《WLAN网络健康度评估模型》应用于全国30+省级运营商网络优化，故障率下降40%；
02-主导中国移动/联通/电信省级分公司技术赋能，覆盖GPON/10G PON全场景运维（年均培训200+人次），输出《光网城市组网规范》等5套标准化课件，客户认证通过率提升至95%；设计“理论-沙盘-实战”三阶培训模式，完成全国30+地市三网融合项目技术宣贯，方案落地效率提升40%；
03-为中软信息编制《大数据产品矩阵白皮书》被集团采纳为标案模板，2022年复用率达70%；开发解决方案“一指禅”知识库，沉淀327个场景案例，售前效率提升40%；
04-为石油/铁路行业定制《工业级组网方案设计》课程，结合华 为NE40E/中兴ZXONE设备特性开发故障模拟沙盘，助力客户技术团队故障处理时效缩短50%。
部分项目/授课经验：
| 部分项目落地 | |||
| 序号 | 项目名称 | 项目内容 | 成果 |
| 1 | 高并发项目-信创项目 （某国有大银行） | 满足客户侧从原有100并发的业务需求向300并发的目标实现，并预留出后期扩容至500并发的预留容量，主导输出合理扩容方案，绘制数据架构图，同时制定相关报价策略 | 主导200+万的二期项目总架构，项目顺利落地，为该行信创项目打下基础 |
| 2 | 大数据运维-运维项目 （某互联网银行） | 为改变多系统第三方开发运维的现状，需要对全部100+系统进行性能测试并优化，实行POC 实施部署，同时结合实际业务痛点给出运维建议 | 客户侧整个部门开始使用公司产品做为运维必备工具，银行150多套系统的运维监控落地，开创了全国智能运维的银行先例 |
| 3 | 智某慧政务：智慧应急相关项目（政务数字化转型） | 参与部省两级数据表治理任务书编制，整合入输出相关方案以及科罗迪执行的技术架构及业务架构，从技术角度指出相关信息流的流向及辅助支撑工作 | 完成某应急指挥信息平台项目，千万级项目 |
| 4 | 数据治理，数据中台相关项目 （某政务数字化转型项目） | 前期对接客户需要，引导确认数据侧的具体功能要求，并依超相关数据安全要求输出相关产品能力，打造行业产品矩阵 | 完成应急部省级数据治理总体规划的编制工作与相关数据治理项目招投标工作，入围两个省级数据治理项目，并输出应急行业产品矩阵 |
| 5 | 某政务应急-灾害风险普查Demo项目（政务产品打造） | 为相应国家应急部减灾司关于全国第 一次灾害风险普查，需通过信息化手段开发相关Demo平台；负责将相关业务理解转化为产品可定制开发的相关模块，并梳理相灾普重点，展示最终成效 | 输出地市级平台灾普信息化统计工具，方便一线人员操作及相关信息汇总 |
| 部分授课案例 | |||
| 序号 | 企业 | 课题名称 | 期数 |
| 3 | 华 为 | 《故障定位七步法》《协议深度解析》 | 12期 |
| 4 | 移动/联通/电信 | 《GPON/10G PON全场景运维》 | 10期 |
| 1 | 河北联通 | 《三网融合—PON网络技术落地实践》 | 8期 |
| 2 | 北京移动 | 《PON技术在全程全网模式下的发展与展望》 | 1期 |
| 5 | 北京某部委 | 《DeepSeek的发展趋势及赋能应用》 | 1期 |
| 6 | 自媒体 | 《AI写作实训练营》 | 1期 |
主讲课程
《央国企信创攻坚：数据资产入表实战与自主可控路径》
《数据分析实战训练营——从数据分析到业务决策》
《数据治理体系构建——从合规入表到价值释放》
《AI智能体工程：从对话工具到自主任务执行》
《AI驱动数字化转型：破局与重塑之路》
《AI办公效率提升实战》
部分服务客户
通信行业:中国移动、中国电信、中国联通、中国广电金融行业:中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、中关村银行政府：国家应急管理部、交通运输局、省应急厅、天津滨海新区政务、张家口崇礼应急局、多所985/211高校……
生产行业：核工业集团、
部分客户评价
冰洋老师的课程相当干货。从最经典的保安四问开始讲解。带我们了解AI提示词怎么讲才能够让AI更好进行理解。这也让我们简介了解了AI写作的基础。同时，针对AI提示词。冰洋老师还通过4个要点进行提问。
——某司 运营部负责人 张总
当然，学会使用AI写作还不够，更重要的是要学会如何优化它生成的内容。冰洋老师慷慨地分享了三个步骤，让我能够轻松地提升AI作品的质量。这三个步骤既简单又实用，真的是让我受益匪浅。最后，当老师讲到“AI+日媒体”变现更合理时，我的眼睛都亮了!原来，AI写作不仅能帮我作出高质量的内容，还能助我在自媒体领域实见变现，比如在公众号，小红书等的变现，这简直就是锦上添花啊！
——某自媒体创业达人 张总
冰洋老师的课程非常落地，实践经验丰富。同时又能够从一些日常故事中去讲解技术，在学习的过程中不单单能够加深理解，也能够对日后的运维工作有了很大帮助。从冰洋老师的一个个武侠故事中，更加能够理解产品的特性与技术原理。
——某省运营商 运维部负责人 刘总
冰洋老师《DeepSeek发展趋势及赋能应用》课程内容前沿且实用，紧扣行业脉搏，案例丰富详实。教学设计逻辑清晰，环节紧凑，有效引导学员理解与参与互动。授课风格深入浅出，表达生动形象，富有感染力，充分调动了学习热情。整体课程价值高，学员收获显著。
——某部委 李总
老师的《数据分析实战训练营》课程内容设计精炼实用，紧扣“从分析到决策”目标，案例真实且工具讲解到位。教学设计逻辑清晰，层层递进，结合大量实操练习确保技能掌握。授课风格生动细致，讲解深入浅出，互动性强，有效激发学员思考与参与热情，大家的反响很热烈。
——某银行 支部负责人 王总
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验，并对企业进行深度研究和剖析，总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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