斯坦福AI开发课程开源资源：GitHub仓库全整理
课程从 9 月 22 日开始，为期十周，每周两次课。当大多数高校还在争论是否该禁止学生使用 AI 工具时，这门课的态度截然相反——全面拥抱 AI。正如 Mihail Eric 在课堂上所说："如果你能不写一行代码就完成整门课，那更好。"
一、这门课独特在哪里？
传统的软件工程课教你如何写代码、如何设计系统、如何测试。CS146S 则教你一件完全不同的事：如何成为 AI Agent 的管理者。
2025 年秋季，斯坦福计算机系出现了一门排课火爆的新课 —— CS146S: The Modern Software Developer（现代软件开发者）。这门课由 Mihail Eric 主讲，他是斯坦福校友，曾在 Amazon Alexa 担任技术主管，创办过 YC 孵化的 AI 编程公司，如今重返母校，开设了斯坦福历史上第一门专注于 AI 软件开发的课程。
课程开篇就提出了一个关键理念：
Human-agent engineering, not vibe coding. （人机协作工程，而非氛围式编程）
什么意思？纯粹靠"感觉"让 AI 生成代码（所谓 vibe coding），并不能产出生产级软件。真正的现代开发者，需要学会像管理一群"热情但稚嫩的 AI 实习候选人"一样，给它们提供清晰的上下文、明确的指令、合理的架构。
另一个洞见同样犀利：
LLMs are only as good as you are. （LLM 的上限就是你的上限）
如果有人说"AI 在我的代码库上不好用"，通常意味着即便是一个人类新手进入这个代码库也会一头雾水。问题不在 AI，在于代码本身缺乏清晰的结构和上下文。
这种思维方式的转变，正是这门课最独特的地方——它不是在教工具，而是在教新时代的工作方式。
二、十周课程：从原理到实战
课程设计覆盖了 AI 辅助开发的完整生命周期。以下是每周的关键主题：
第 1-2 周：LLM 基础与 Agent 架构
从 LLM 的工作原理讲起，深入 Prompt Engineering 的实战技巧，然后进入 Agent 架构的关键概念——工具调用、函数调用、Model Context Protocol (MCP)。第二周的作业是从零构建一个 Coding Agent，并搭建自定义的 MCP Server。
第 3-4 周：AI IDE 与 Agent 管理
探讨上下文管理的艺术：如何让 AI 理解你的项目？如何写好 PRD（产品需求文档）让 Agent 高效执行？如何设置 AI 原生的开发环境？第四周的重点是"Agent 管理"——如何在人机协作中找到平衡点，既不过度依赖也不完全不信任。
第 5 周：现代终端
AI 增强的命令行工具正在改变终端体验。本周深入 Warp 等工具，学习终端自动化和 CLI 增强。
第 6 周：AI 测试与安全
安全编码在 AI 时代变得更加重要。本周覆盖 SAST、DAST、漏洞检测、AI 生成的测试用例，以及如何用 Semgrep 等工具进行安全扫描。
第 7 周：现代软件支持
AI 代码审查、智能文档生成、调试辅助。如何建立对 AI 生成代码的信任？如何设置 Code Review 流程来捕捉 AI 的错误和Hallucination？
第 8 周：自动化 UI 构建
用一个 Prompt 生成完整的 Web App。快速原型、设计普惠化、端到端应用构建。
第 9 周：部署后的 Agent
监控、可观测性、自动化事件响应。当 AI 参与到 DevOps 流程中，会发生什么？
第 10 周：AI 软件工程的未来
软件开发者的角色将如何演变？十年后的开发会是什么样子？
三、硅谷顶级嘉宾阵容
这门课的另一个亮点是每周五的嘉宾分享。这些嘉宾不是学术界的教授，而是正在定义 AI 开发工具未来的实践者：
Boris Cherney (Anthropic) — Claude Code 的创造者，分享 AI 编程助手的幕后设计哲学
Silas Alberti (Cognition) — Devin（首个 AI 软件技术人）背后公司的研究主管
Zach Lloyd (Warp) — AI 终端的产品逻辑和创业经验
Isaac Evans (Semgrep) — AI 时代的安全陷阱与应对策略
Tomas Reimers (Graphite) — 代码审查自动化的前沿实践
Gaspar Garcia (Vercel) — 一键构建应用的技术架构
Mayank Agarwal & Milind Ganjoo (Resolve) — 部署后 AI 运维的实战经验
Martin Casado (a16z) — 投资视角下的 AI 工程未来
能在一门课里听到这些正在塑造行业未来的人的第一手分享，这本身就是斯坦福的独特资源。
四、实战作业与开源资源
课程的所有作业都开源在 GitHub 上，任何人都可以自学：
作业仓库：https://github.com/mihail911/modern-software-dev-assignments
八周的实战作业覆盖：
Week 1: LLM Prompting Playground
Week 2: First Steps in the AI IDE
Week 3: Build a Custom MCP Server
Week 4: Coding with Claude Code
Week 5: Agentic Development with Warp
Week 6: Writing Secure AI Code
Week 7: Code Review Reps
Week 8: Multi-stack Web App Builds
每个作业都基于真实的 AI 工具——Claude Code、Warp、Semgrep、Graphite——而不是玩具项目。
课程主页：https://themodernsoftware.dev
这里有课程大纲、每周的 Slides（Google Slides 格式）、以及嘉宾演讲的资料。
开篇实战准备（30分钟搞定环境）
1. 环境要求（极简版）
- Python 3.10 或 3.11（推荐Anaconda）
- VS Code 编辑器（安装Python扩展）
- 一个OpenAI账号（或国内通义千问、豆包等，后面代码可一键切换）
2. 一键安装工具
打开终端，复制粘贴运行：
pip install openai==1.35.0 streamlit==1.38.0 gradio==4.44.0 python-dotenv requests3. API申请（2分钟）
- 打开 https://platform.openai.com/api-keys
- 创建新Key，复制保存到项目根目录新建的.env文件里：
OPENAI_API_KEY=sk-你的key在这里4. 项目文件夹结构（直接复制）
ai_systems/ ├── .env ├── requirements.txt ├── qa_assistant.py # 项目1 ├── copy_generator.py # 项目2 ├── chatbot.py # 项目3 └── utils.py # 公共工具把上面requirements.txt内容写成：
openai==1.35.0 streamlit==1.38.0 gradio==4.44.0 python-dotenv环境搞定！下面我们直接上手项目。
为方便大家学习 这里给大家整理了一份详细的学习资料包 需要的同学 可以根据图片指示自取
极简原理速通（只讲项目必需的3个逻辑）
- Prompt就是指令：大模型像一个超级听话的助手，你把需求写得越清晰，它输出越准。核心模板：角色 + 任务 + 格式 + 示例。
- API调用三步：加载key → 创建client → 调用chat.completions.create（temperature=0.7控制创意度）。
- UI交互：用Streamlit一行代码就能出网页（st.text_input + st.button + st.chat_message），零前端知识也能做。
记住这三点就够了，下面直接开干！