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斯坦福最火CS课:不让学生写代码,必须用AI

更新时间:作者:小小条

机器之心报道

编辑:泽南、陈陈

斯坦福最火CS课:不让学生写代码,必须用AI

「0 代码」计算机课在教啥东西?

这就是现代的软件开发吗?

谁也想不到,斯坦福大学计算机系今年最热门的课程,居然明牌不鼓励你写代码。

近日,斯坦福大学新开设的课程《现代软件开发者》(CS146S: The Modern Software Developer)成为了 AI 圈里的热门话题。

在这门课上,主讲 Mihail Eric 告诉学生们,课程的主旨就是教你在不编写一行代码的情况下进行编程开发,「如果你能在整个课程中不写一行代码,那就太棒了。」这不是开玩笑,听课的学生必须在提交 Git 的作业里附带和 AI 的对话记录。

在这里,老师教的不是 AI 的原理或是调优方法,而是教你如何 Vibe Coding,具体来说是使用 Cursor 和 Claude 等 AI 代码工具,并在开发的过程中应对 AI 的幻觉。CS146S 在 9 月份第一次上线,直接被斯坦福的学生们挤爆,候补名单超过了 200 人,

看起来在快速发展的大语言模型(LLM)的冲击下,最令人焦虑的不再是 AI 写作业、写论文会不会认定为作弊,而是如何面对充满 AI 的世界了。

目前,CS146S 的 Slide 已经更新到了最后一周:Week 10: What's Next for AI Software Engineering,感兴趣的同学可以去观摩一下。

课程介绍

本课程历时 10 个月精心打造,是首个专注于人工智能软件原理与实践的课程。

课程主页:https://themodernsoftware.dev/

如果仔细看一下介绍,你会发现课程兼顾实用和有趣。课程资料非常齐全,涵盖完整的阅读材料、作业练*、示例代码、全套课件(PPT)等,并配套实践项目,让学*者不仅懂原理,还能真正做得出来。

当然,这门课程也有前置要求:你需要具备与 CS111 相当的编程经验(编程语言、操作系统和软件工程),与此同时推荐你已经修完了 CS221/229 的课程(高等数学、机器学*基础)。

课程安排

第一周:编码型 LLM 与 AI 开发导论。主要介绍 LLM 的基础知识,包括课程安排、LLM 的工作原理与有效提示方法。本周课程包含两次主题讲解:LLM 的构建流程,以及高级提示技巧。

第二周:编程 Agent 的内部结构。主题涵盖智能体的架构与组成、工具调用与函数调用机制,以及 MCP(模型上下文协议)的核心概念。

第三周:AI 集成开发环境(AI IDE)。本周聚焦于 AI 开发环境:包括上下文管理与代码理解、为智能体撰写 PRD,以及 IDE 的集成与扩展能力。

第四周:编码 Agent。本周主题涵盖如何管理 Agent 的自主性水平,以及人与 Agent 之间的协作模式。

第五周:聚焦现代终端(Modern Terminal)与 AI 的结合。AI 增强的命令行界面、终端自动化与脚本能力。

第六周:聚焦 AI 在测试与安全领域的应用。课程内容包括:如何进行安全意识驱动的氛围编码(secure vibe coding)、漏洞检测技术的发展历史,以及利用 AI 自动生成测试用例与测试套件。本周重点让学生理解安全编码理念与现代 AI 工具在测试中的作用。

第七周:探讨现代软件支持体系。主要内容包括如何评估并信任 AI 代码系统的可靠性、利用 AI 进行调试与诊断,以及通过智能化方式自动生成高质量文档。本周旨在帮助学生理解 AI 在软件维护与支持流程中的实际应用价值。

第八周:聚焦自动化 UI 与 App 构建。本周探讨 AI 如何让人人都能进行前端设计,并实现快速的 UI/UX 原型构建与迭代。

第九周:智能体在部署后的运行管理。AI 系统的监控与可观测性、自动化故障响应机制,以及问题分级处理与调试方法。本周旨在帮助学生理解如何确保智能体在真实环境中稳定、安全、高效地运行。

第十周:人工智能软件工程的未来发展方向。本部分内容聚焦软件开发职业的未来方向,探讨 AI 驱动下正在兴起的新型编码范式,并分析行业发展趋势与未来预测,帮助理解软件工程在 AI 时代将如何演变。

通过这十周的循序渐进学*,你会清晰看到自己从使用 AI 到构建 AI 驱动软件的转变,为成为未来的 AI 原生软件工程师打下扎实基础。

讲师介绍

Mihail Eric 是一名工程师、研究者与教育者,同时也是一家隐身创业公司 AI 部门负责人。除了《The Modern Software Developer》外,明年 Eric 还将教授一个面向专业开发者的公开版本课程,名为《AI Software Development: From First Prompt to Production Code》。

Eric 曾在斯坦福 NLP 小组(Stanford NLP Group)工作多年,与 Christopher Manning、Percy Liang 和 Christopher Potts 展开合作。

他热衷教育与知识传播:在其博客上,他撰写了许多关于机器学*、提示工程、MLOps、软件工程实践等高质量文章,帮助社区学*与成长。

虽然不让写代码的开发课已经开出来了,但你需要注意的是,掌握了有效的 AI 工具,并不意味着你可以跳过学*编程的步骤。

另外,Mihail Eric 也表示,AI 技术的发展速度很快,明年的 CS146S 内容可能会大不一样。

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