◎ 從需求訪談、規格設計到前後端實作，讓 AI 成為你的開發夥伴 ｜ 歡迎企業 RD / IT 團隊洽詢內訓
VS Code Cline Claude Code MCP Server SQLite / MariaDB REST API Python / JS AI Testing
課程簡介
你是否常常有很多系統想法，卻因為不會寫程式、需求不清楚，或開發流程太慢而無法落地？
本課程將帶你使用 VS Code + Cline / Claude Code 搭配主流大型語言模型，從零開始建立完整的 AI 協作開發流程。課程不只是教你如何讓 AI 幫你寫 code，更會帶你從 需求訪談、規格書撰寫、資料庫設計、API 串接、前後端開發，到自動化測試腳本產生，完成一個可執行的全端專案。
透過 實作工作坊 的方式，讓學員真正理解如何把 AI 融入軟體工程流程，提升開發效率與專案品質。
需求訪談 ▶ 規格書 ▶ DB 設計 ▶ API ▶ 前後端 ▶ 自動化測試 ▶ MVP 完成
3大學習理由 ✔ 學完可獨立完成 MVP 專案
理由1：讓 AI 從程式助手升級成開發夥伴
多數人現在使用 AI 寫程式仍停留在「幫我寫一段 function」的層次。本課程將帶你建立完整的 AI 協作軟體工程流程，讓 AI 參與需求分析、規格書撰寫、程式開發、資料庫操作、API 設計，一路到測試腳本生成。真正讓 AI 成為你的開發夥伴，而不只是一個語法補全工具。
多數人現在使用 AI 寫程式仍停留在「幫我寫一段 function」的層次。本課程將帶你建立完整的 AI 協作軟體工程流程，讓 AI 參與需求分析、規格書撰寫、程式開發、資料庫操作、API 設計，一路到測試腳本生成。真正讓 AI 成為你的開發夥伴，而不只是一個語法補全工具。
理由2：從需求到產品，一次學會完整開發流程
課程不只教工具，而是帶你完整走過整個軟體開發生命週期。學完後你將具備從一張白紙出發，獨立完成 MVP 等級專案的能力，不再只是依賴別人定義好的需求再切 code。
理由3：現學現用，直接完成可執行專案
本課程不是工具介紹課，而是強調實務成果的工作坊。學員將直接完成一套 前後端網站系統雛形，包含：
- 前端頁面
- 後端 API
- SQLite / MariaDB 資料庫
- MCP Server 串接
- AI 自動化測試腳本
課程結束時，每位學員都將擁有一套可運行的 MVP 專案成果。
為什麼選擇艾鍗學院
- 艾鍗學院長期深耕 IT 與 AI 技術培訓，擁有完整的軟體工程與 AI 實戰課程規劃經驗。
- 本課程兼顧理論與實作，不只介紹工具，而是帶學員完整走過 AI 協作開發的每個環節，確保成果可落地。
- 適合工程師進修、轉職學員，以及有意導入 AI 開發流程的企業 RD / IT 團隊，可依內部技術棧與專案情境調整內容。
一、課程特色
- 偏技術實戰內容，不只學工具，更學完整軟體開發流程
- AI 協作開發導向，採實作工作坊方式進行
- 課程涵蓋需求分析到測試，完整全端專案流程
- 完成一套全端 MVP 專案作為學習成果
- 適合軟體工程師、資訊背景學員與進階 AI coding 學習者
- 可延伸為企業內訓，並依技術棧與專案需求客製內容
二、學習目標
▲ 本課程旨在培養學員具備 AI 協作全端開發能力，從需求分析到實際產品產出，理解如何利用 AI 加速軟體開發流程，並具備獨立完成 MVP 的實戰能力。
📌 課程目標
- 了解 Vibe Coding 與 AI 協作開發核心概念
- 熟悉 VS Code + Cline / Claude Code 開發環境
- 學會依需求選擇適合的 LLM 模型
- 理解 MCP Server 與資料庫存取方式
- 完成 API 串接與前後端開發
- 建立 AI 自動化測試流程
- 具備獨立完成 MVP 的能力
三、課程效益
- 大幅縮短開發時間，加速 MVP 驗證速度
- 提升需求分析與規格設計能力
- 建立 AI 協作工程流程，降低開發與測試成本
- 提升全端專案實戰能力
- 具備將 AI 工具導入日常開發工作流的能力
- 完成一套可展示的 MVP 專案成果
四、適合對象 （符合任一項即可報名）
- 軟體工程師
- 資訊背景學員
- Python / JavaScript 初學者（具備基本概念）
- 想進入全端開發的學習者
- 想學 AI Coding Workflow 者
- 企業 RD / IT 團隊
五、學習菜單
● 任務導向、現學現做，完整走過 AI 協作全端開發流程
● 從工具鏈建置到 MVP 完成，四個單元環環相扣
● 可依企業技術棧與專案情境，客製實作案例
- 課程所附內容：
- 課程講義
- 專案模板
- 規格書範本
- API 設計範例
- 測試腳本範本
- 完整專案程式碼模板
第一單元｜開發環境與 AI 工具鏈建置 （3 小時）
VS Code Cline Claude Code LLM API
📖 教學重點
- • VS Code 安裝與開發環境設定
- • Cline / Claude Code 工具安裝與設定
- • LLM 模型指定與切換
- • 不同 LLM 的優勢比較與選用原則
- • AI 協作開發 workflow 設計
- • Prompt 管理與工作指令撰寫
🛠 實作內容
- • 建立完整 AI 協作開發環境
- • 串接 LLM API
- • 練習 AI 協作 coding 基本流程
- • 建立第一個 AI coding 任務並完成驗收
第二單元｜需求訪談與規格書撰寫 （3 小時）
User Story 功能規格書 DB Schema API 文件
📖 教學重點
- • 需求訪談流程與技巧
- • User Story 撰寫方法
- • 功能拆解與優先度排序
- • 規格書撰寫結構與要素
- • API 與資料庫需求定義
🛠 實作內容
- • 需求訪談演練
- • 撰寫功能規格書
- • 設計資料表 schema
- • 設計 API 文件
第三單元｜MCP × DB × API × 前後端實作 （3 小時）
MCP Server SQLite MariaDB REST API 前後端整合
📖 教學重點
- • MCP Server 概念與架構
- • 安裝 SQLite / MariaDB MCP Server
- • 資料庫 CRUD 操作
- • REST API 設計原則
- • 前後端架構與資料流
🛠 實作內容
- • 安裝並設定 MCP Server
- • 建立 SQLite / MariaDB 資料庫
- • 建立後端 API
- • 完成前端頁面與資料串接
第四單元｜AI 自動化測試與專案完成 （3 小時）
AI 測試腳本 API Testing UI Testing MVP 驗收
📖 教學重點
- • 測試腳本設計原則
- • AI 自動生成測試案例
- • API 測試方法
- • UI / 流程測試
- • 專案驗收標準與優化方向
🛠 實作內容
- • AI 自動生成測試腳本
- • API 測試案例實作
- • 前後端整合測試
- • 完成 MVP 專案成果並進行驗收
※ 本課程以 AI 協作全端開發實作為導向，課程內容可依企業技術棧與專案需求客製調整
六、背景知識
- 建議具備基本 Python 或 JavaScript 概念，有助於理解實作內容。
- 熟悉基本資料庫概念者佳（了解資料表、欄位與 CRUD 操作即可）。
- 對 API 與網頁開發有初步了解者更容易上手。
- 適合已有基礎程式能力，並希望導入 AI 協作開發流程的學員。
培訓佳績
- 感謝台北大學、中央大學、國立台北護理健康大學、輔仁大學、海洋大學、明志科技大學、真理大學、亞東技術學院等學校肯定
- 感謝台北大學、中央大學、國立台北護理健康大學、輔仁大學、海洋大學、明志科技大學、真理大學、亞東技術學院等學校肯定
- 感謝台北大學、中央大學、國立台北護理健康大學、輔仁大學、海洋大學、明志科技大學、真理大學、亞東技術學院等學校肯定
艾鍗學院長期提供企業客製化 AI 開發培訓，
協助工程師與開發團隊導入 AI 協作全端開發流程
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