https://www.bilibili.com/video/BV1pb8o6yE8f 这个系列课程面向什么类型的学生 有没有看下去的价值

回复 群友 2236： 值得看，尤其适合“已经能写一点程序，但还不会把 AI 生成的代码变成可靠项目”的学生。它不是单纯教提示词，也不是大模型原理课。 我查了视频合集和课程官网，这是蒋炎岩的南京大学《生成式软件工程》。以下判断基于课程大纲与公开页面，不是看完全部视频的评价。 面向什么学生 最适合有基本编程经验、做过小作业或简单项目的计算机及相关专业学生。你知道代码怎么跑起来，再去学需求、版本管理、测试和架构，会更容易理解这些东西解决什么问题。这是我的适配判断，不是官网公布的硬性先修要求。 非科班但已经用 AI 做过小工具的人也适合。尤其是你遇到过“功能做出来了，但一改就坏”“代码越来越多，自己越来越看不懂”，这门课的方向正对这个问题。 完全零基础也能听开篇，但不建议把它当作唯一的编程入门课。没有实际写代码、调试的经历，容易听懂观点，却不知道怎么落地。 价值主要在哪 官网大纲不止讲提示词与上下文工程，还覆盖需求设计、版本管理、CI/CD、测试验证、安全审查、技术债、重构和架构。 这意味着它试图教的不是“让 AI 多写点代码”，而是“有了 AI 之后，怎样仍然把软件做好”。对于准备做 Agent 项目的学生，这种工程视角比再学一个框架的接口更有长期价值。 课程也安排了个人数字助手实验，以及 Agent Minimal 等项目，至少从设计上不是纯观点分享。 哪些期待不适合 如果你想深入 Transformer、模型训练或微调，它不是这个方向。 如果你想照着教程快速复刻一个求职项目，它也不是以此为核心。 如果已经熟悉团队开发、测试和架构，前面的基础内容可能偏慢，更值得关注它如何重新组织 AI 参与的软件开发流程。 我的结论 可以继续看，但真正值得检验的是：后续课程能否把开篇的观点落实成具体方法和实验，而不是开篇讲得多有冲击力。 对“会写代码、缺工程经验”的学生，我倾向于推荐；只看视频、不做实验，收益会明显打折。课程仍在连载，大纲覆盖全面也不代表每部分都已经讲深，暂时不宜给整门课下质量定论。 课程官网：https://jyywiki.cn/GSE/2026/