课程导学：项目阶段与弹性推进¶

用一个真实项目贯穿课程，按完成情况进入下一阶段¶

课程路线是方向，不是不能调整的日历

这门课以一个真实软件项目贯穿学习过程。你将经历项目体验、选题、需求、设计、开发、测试、部署、展示和复盘，最终完成一件能够运行、能够验证、也能够讲清楚的软件作品。

不同班级的课时、基础和项目难度不同，实际进度可能受到节假日、竞赛、实习、设备和技术问题影响。因此，本课程按项目阶段和可检查成果推进，不要求每一周机械完成同一项任务。教师可以根据实际情况合并、拆分、提前或延后某个阶段。

课程推进原则

不以“讲到了第几周”判断进度，而以“当前阶段的关键成果是否完成并通过检查”决定是否进入下一阶段。

开始第一篇：AI 协同开发实战学习与 AI 协作规范进入项目选题库

一、这门课最终要完成什么¶

课程最终交付的不是一个临时运行的代码压缩包，而是一套完整项目成果：

一个具有真实业务背景的软件系统；
一条能够连续演示的核心业务流程；
前端、后端、数据库和接口的协同实现；
登录、权限、参数和异常处理；
需求、设计、测试、部署和复盘文档；
连续、真实、能够解释的 Git 提交记录；
可复现的运行或部署方式；
项目演示、答辩和个人贡献说明；
AI 协作过程及人工验证证据；
可选的 AI 或其他特色功能。

完成课程后，你应能够：

从真实问题中确定范围可控的项目；
按软件开发过程组织需求、设计、开发、测试和交付；
使用 Git 管理版本和团队协作；
使用 AI 辅助分析、编码、调试、测试和文档整理；
阅读、验证并修改 AI 生成的结果；
完成具有权限和业务规则的核心流程；
通过测试、部署和文档证明项目真实可用；
在答辩中解释项目决策、关键代码和个人贡献。

二、项目成长路线¶

flowchart TD
    A["体验完整项目与 AI 协作"] --> B["选题、立项与需求分析"]
    B --> C["原型、数据与系统设计"]
    C --> D["项目开发与业务实现"]
    D --> E["测试、修复、部署与交付"]
    E --> F["AI 特色功能（选学）"]
    E --> G["展示、答辩与成长复盘"]
    F --> G

路线表达的是前后依赖，不代表每个阶段必须占用固定周数。

例如：

需求较简单的项目可以较快进入设计和开发；
数据关系复杂的项目可以增加设计评审时间；
基础较弱的班级可以延长脚手架学习和第一个模块开发；
已有较好基础的团队可以提前进行测试；
AI 特色功能是选学内容，可以不做，也可以在基础项目交付后完成；
测试不是最后才开始，开发过程中应持续进行；
文档和 Git 记录应跟随项目更新，不应全部留到期末。

三、课程阶段与关键成果¶

阶段	核心问题	关键成果	进入下一阶段的判断
项目体验	一个完整项目怎样运行和协作？	示例项目运行记录、第一次 AI 协作与 Git 提交	能运行、修改并验证示例
选题与需求	为谁解决什么问题，做到什么程度？	立项书、用户角色、业务流程、需求和验收条件	核心需求明确、范围可控
原型与设计	页面、数据、接口和权限怎样支持业务？	原型、架构、ER 图、表结构、接口和设计说明	核心流程能在设计中走通
项目开发	怎样形成可运行的完整业务闭环？	登录权限、业务模块、前后端联调和集成版本	核心流程可连续演示
测试与交付	怎样证明项目正确、可部署、可复现？	测试报告、缺陷闭环、部署版本、README 和 `v1.0`	严重问题关闭，干净环境可运行
AI 扩展（选学）	怎样增加一个安全、可降级的 AI 功能？	一个小而完整的 AI 功能、测试和降级记录	AI 关闭后基础业务仍正常
展示与复盘	怎样让别人看懂成果并沉淀能力？	视频、PPT、贡献说明、作品集和复盘报告	能用证据解释项目和个人成长

阶段可以交叉，但不能跳过关键判断

开发中发现需求不清，可以返回需求阶段补充；联调中发现数据设计错误，可以返回设计阶段修正。迭代不是退步，而是软件项目的正常过程。

四、怎样弹性安排一个学期¶

如果课程采用常见的 16 周学期，可以将其理解为几个宽松阶段，而不是逐周任务表：

大致阶段	建议关注	可调整方式
学期前段	项目体验、选题、需求和设计	选题复杂时增加范围评审；示例项目可根据基础缩短或延长
学期中段	项目骨架、登录权限和核心业务	优先完成一个纵向闭环，再扩展其他模块
学期后段	集成、测试、修复、部署和文档	开发延误时主动缩减非核心功能，保留测试和交付时间
课程收尾	演示、答辩、贡献说明和复盘	与学院安排、考试周和答辩形式协调
机动与选学	AI 或其他特色功能	只有基础项目稳定后才安排，可独立取消

不要把最后阶段全部留给测试

测试、文档和 Git 记录应贯穿项目。学期后段的重点是系统化执行、缺陷闭环和部署验证，不是第一次开始测试。

进度调整的优先级¶

当实际进度落后时，按以下顺序处理：

保留核心业务闭环
→ 保留登录、权限和数据正确性
→ 保留测试、部署和 README
→ 缩减次要页面和非核心模块
→ 取消不稳定的特色功能
→ AI 扩展最后考虑

不要为了保留一个复杂特色功能，牺牲测试、权限和核心流程。

五、每个阶段怎样推进¶

无论一个阶段使用多少课时，都可以采用相同循环：

明确本阶段目标
→ 查看已有材料和代码
→ 拆分最小任务
→ 人工与 AI 协作完成
→ 运行和测试
→ 记录问题与证据
→ Git 提交
→ 阶段检查
→ 决定继续、修正或缩减

阶段任务要足够小¶

避免：

1
2
3

完成整个后台。
把项目全部做完。
优化用户体验。

每次检查都要有证据¶

结论	可用证据
功能完成	页面操作、接口响应、数据库结果
权限正确	未登录、普通用户和管理员的实际测试
问题修复	修复前现象、提交记录和回归结果
可以部署	构建日志、容器状态和访问截图
AI 有帮助	提示词、人工修改和测试结果
阶段完成	演示记录、问题清单和版本标签

六、重要里程碑¶

课程不要求所有项目在同一日期达到里程碑，但每个项目都应经过这些状态：

M1：项目已立项¶

目标用户和真实问题明确；
核心范围和明确不做的内容已经确定；
团队分工和风险基本清楚。

M2：需求可验收¶

用户角色、核心流程和业务规则明确；
核心需求具有可测试的验收条件；
原型能够走通主要流程。

M3：设计可开发¶

架构、数据表、接口、权限和状态规则基本一致；
设计评审中的阻断问题已经处理；
项目脚手架和技术方案可用。

M4：核心业务可演示¶

登录、权限和核心模块已经集成；
业务流程可以从开始连续走到结束；
不依赖静态页面、模拟数据或手工改数据库。

M5：项目可交付¶

核心需求有测试证据；
严重缺陷已经修复；
项目能够构建、启动和部署；
README、配置和初始化方式完整；
已形成 v1.0 或等价交付版本。

M6：成果可展示¶

演示视频和答辩材料完整；
个人贡献有证据；
已知限制和后续计划真实；
能回答“做了什么、为什么这样做、怎样验证”。

七、技术路线与项目范围¶

课程推荐：

JDK 17、Spring Boot 3、Maven；
MyBatis 或 MyBatis-Plus；
MySQL 或课程允许的数据库；
Vue 3 或适合项目的前端方案；
Git、接口测试工具和 AI 编程工具；
Nginx、Docker 等部署工具。

技术栈不是唯一评价标准。Servlet、JDBC 和原生前端也可以完成项目，只要能够：

支持真实业务；
正确处理登录和权限；
稳定读写数据库；
完成测试和部署；
由项目成员理解和解释。

项目范围优先于技术复杂度

一个范围合适、业务完整、测试充分的小项目，比使用大量框架却无法交付的项目更有价值。

八、AI 协作贯穿所有阶段¶

AI 可以辅助：

调研和整理项目思路；
检查需求是否清楚；
比较设计方案；
生成原型、接口、代码和测试初稿；
分析错误日志；
帮助拆分修复步骤；
检查文档与代码的一致性；
准备演示和答辩问题。

每次协作都应遵循：

提供真实上下文
→ 说明当前目标和限制
→ AI 提出方案
→ 人工判断
→ 分步实施
→ 运行验证
→ 修正问题
→ 保存证据

AI 不能替代真实项目过程

不能让 AI 编造用户调研、测试结果、部署地址、团队贡献和教师评价。不能提交自己无法运行、无法解释和没有验证的代码。

详细要求参见学习与 AI 协作规范。

九、文档和过程记录不求多，要求真实¶

建议保留：

项目立项与范围；
需求和验收条件；
系统设计与关键决策；
开发任务和 Git 提交；
AI 协作记录；
测试用例、缺陷和回归结果；
集成验收和部署记录；
README、演示和复盘材料。

模板可以根据项目规模删减。不要重复维护同一个事实，也不要为了篇幅制造空泛内容。

使用文档与任务模板

十、遇到进度变化怎么办¶

1. 先看阻塞原因¶

原因	建议处理
需求范围过大	冻结新增需求，保留最小核心流程
技术学习成本过高	回到课程脚手架或熟悉方案
团队协作不同步	明确主责模块，统一接口和集成时间
缺陷过多	暂停新增功能，优先关闭严重问题
部署困难	提前验证最小部署，不等所有页面完成
外部服务不稳定	增加模拟和降级，必要时取消特色功能
课程安排变化	调整里程碑，不伪造阶段成果

2. 调整后要更新什么¶

当前项目范围；
阶段目标；
任务负责人；
风险和依赖；
验收标准；
预计交付内容；
已明确取消或推迟的功能。

调整计划不是降低要求，而是让有限时间优先保障完整交付。

十一、开始前检查¶

已理解课程按阶段成果推进，不机械绑定每周任务；
已准备基本开发环境和 Git；
已阅读 AI 协作规范；
已体验第一篇示例项目或确认具备等价基础；
已准备从真实问题选择项目；
接受项目范围需要根据实际进度调整；
接受测试、文档和部署也是项目开发的一部分；
接受先完成核心业务，再考虑 AI 或其他特色功能。

本页小结¶

课程路线可以概括为：

先体验完整项目 → 选好题并控制范围 → 让需求可验收 → 让设计能落地 → 完成核心业务闭环 → 用测试和部署证明成果 → 完成展示与复盘

实际教学不需要严格按照固定周次推进。只要始终保留阶段目标、关键成果和验收证据，就可以根据班级情况灵活调整节奏。

开始第一篇：AI 协同开发实战进入第二篇：项目选题与需求分析进入项目选题库