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斯坦福 CS146S《现代软件开发者》课程下周开课,公开作业仓库

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斯坦福大学 CS146S《The Modern Software Developer》课程下周开课,主讲人 Mihail Eric 公开了代码与作业仓库。课程十周覆盖 Agent 原理、上下文工程、Agent Skills、Agent-Ready 代码库、Agentic 代码审查、安全、后台 Agent 与 AI-Native 团队,并要求向 15 个开源项目提交 PR,嘉宾包括 Claude Code、Devin、Replit 等相关人士。

AI推荐理由 介绍斯坦福 CS146S 课程,含十周大纲、Agent 工程主题、15 个 OSS 合作方与嘉宾名单,对开发者学习 Agent 工作流有参考价值;但属课程宣传性转述,无技术新信息,课程效果与作业质量尚无证据。

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斯坦福大学「CS146S: The Modern Software Developer」课程,下周正式开始。 主讲老师 [@mihail\_eric](https://x.com/mihail_eric) 把公开了代码/作业的开源项目: [github.com/mihail911/mode…](https://github.com/mihail911/modern-software-dev-assignments) 课程地址 [themodernsoftware.dev](https://themodernsoftware.dev/) 详情介绍在这 👇 ![meng shao](https://pbs.twimg.com/profile_images/2009826888072736772/faZAxCvC_normal.jpg) meng shao@shao\_\_meng CS146S: The Modern Software Developer Stanford University • Fall 2026 斯坦福大学 [@mihail\_eric](https://x.com/mihail_eric) 开设的本科/研究生课程(Fall 2025 同样有线上课程,非常期待!),课程为期十周! [themodernsoftware.dev](https://themodernsoftware.dev/) Eric 认为:软件开发的主体正在从"人写代码"转向"人定义意图、Agent 执行、人与 Agent 共同评估和迭代"。他这门课程,要教的就是这套新工作流所需的全部能力栈——如何给 Agent 提供上下文和工具、如何把产品需求翻译成可执行的规格、如何设计人机协同的迭代闭环。 # 十周课程的层层递进 第一层:理解 Agent(Week 1) 先拆开黑盒。LLM 是什么、agent loop 长什么样、read/write/edit/bash 四个核心工具如何承载任务。第一课就"用 200 行代码构建 Claude Code",第二课深读生产级 Agent 的系统提示词。这是全课的地基:只有理解 Agent 的运作机制,后面所有"配置"才不是玄学。 第二层:武装单个 Agent(Week 2–4) Week 2 上下文工程:高级提示技巧、RePPIT(Research→Propose→Plan→Implement→Test)的规格驱动开发框架、MCP 的完整原理与工具设计的"Agent 人机工学"。 Week 3 Agent Skills:SKILL.md + 脚本如何把工作流编码为可复用能力,以及 CLI 工作方式。 Week 4 定制化:CLAUDE.md / AGENTS.md 该放什么、Hooks 做 lint/测试门禁、planner/implementer/reviewer 子 agent 模式。 这三周解决的问题是同一个:Agent 的能力上限由你给它的上下文、工具和约束决定,而非模型本身。 第三层:改造环境以适配 Agent(Week 5–7) Week 5 Agent-Ready 代码库:结构、文档、测试、检查——什么让一个仓库对 Agent 友好,如何量化评估"就绪度"。 Week 6 Agentic 代码审查:AI 审查擅长什么、遗漏什么,审查架构和自定义规则,如何嵌入团队 PR 流程。 Week 7 安全:SAST/SCA、依赖与密钥泄露,以及 Agent 特有的提示词攻击面,并用 Agent 辅助分诊和修复。 这一层的洞察是:当 Agent 产出代码的速度大幅提升,瓶颈会转移到验证、审查和安全。代码库本身必须重构为"可被 Agent 理解和检验"的形态。 第四层:规模化与组织化(Week 8–10) Week 8 后台 Agent:异步云端委派、并行 Agent 集群管理、Issue→PR 自动流水线(Slack/Linear/GitHub 触发)。 Week 9 AI-Native 团队:MCP portals(集中化、带权限的工具访问)、LLM gateway、模型路由与成本优化、组织级推广模式。 Week 10 软件工厂:自运行、自改进的软件系统,部署后 Agent 的运行与安全治理,以及未来展望。 终点是"软件工厂"——软件不再是被人工建造的产品,而是一个持续自我演进的系统。这是全课在理念上最激进的部分。 # 课程两个独特的设计 1. 强制向真实开源项目提交 PR(占 30% 成绩) 这是课程最有分量的创新,作者称"史无前例"。15 个 OSS 合作方(Browserbase、HeyGen、CopilotKit、Semgrep、OpenHands、Milvus、Marimo、Pi、CrewAI、Warp、Vercel、cmux、Arize Phoenix、Unsloth、Anyscale)提供支持与导师制。 目的是培养"软件品味(software taste)":当 Agent 能生成任何代码时,判断什么值得做、什么是好的、什么能被真实维护者接受,成为核心竞争力。这只能在生产级代码库中通过真实反馈习得,作业沙盒做不到。 合作方名单本身也是一份 2026 年 AI 基础设施生态图谱:浏览器自动化、Agent 框架、代码安全、向量数据库、可观测性、模型微调、分布式计算——学生的贡献对象就是他们未来要用的工具链。 2. 嘉宾阵容即行业一线 Lee Robinson(SpaceX/Cursor)、Boris Cherny(Claude Code 创造者)、Eno Reyes(Factory)、Silas Alberti(Cognition/Devin)、Isaac Evans(Semgrep)、Rajesh Bhatia(Cloudflare)、Amjad Masad(Replit)、Elad Gil。 ![Tweet Image](https://pbs.twimg.com/media/HRP802AbsAANNy6.jpg) [🔗 View Quoted Tweet](https://x.com/shao__meng/status/2095296258680496466)

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