斯坦福最火CS课：不让学生写代码，必须用AI

机器之心报道

编辑：泽南、陈陈

「0 代码」计算机课在教啥东西？

这就是现代的软件开发吗？

谁也想不到，斯坦福大学计算机系今年最热门的课程，居然明牌不鼓励你写代码。

近日，斯坦福大学新开设的课程《现代软件开发者》（CS146S: The Modern Software Developer）成为了 AI 圈里的热门话题。

在这门课上，主讲 Mihail Eric 告诉学生们，课程的主旨就是教你在不编写一行代码的情况下进行编程开发，「如果你能在整个课程中不写一行代码，那就太棒了。」这不是开玩笑，听课的学生必须在提交 Git 的作业里附带和 AI 的对话记录。

在这里，老师教的不是 AI 的原理或是调优方法，而是教你如何 Vibe Coding，具体来说是使用 Cursor 和 Claude 等 AI 代码工具，并在开发的过程中应对 AI 的幻觉。CS146S 在 9 月份第一次上线，直接被斯坦福的学生们挤爆，候补名单超过了 200 人，

看起来在快速发展的大语言模型（LLM）的冲击下，最令人焦虑的不再是 AI 写作业、写论文会不会认定为作弊，而是如何面对充满 AI 的世界了。

目前，CS146S 的 Slide 已经更新到了最后一周：Week 10: What's Next for AI Software Engineering，感兴趣的同学可以去观摩一下。

课程介绍

本课程历时 10 个月精心打造，是首个专注于人工智能软件原理与实践的课程。

课程主页：https://themodernsoftware.dev/

如果仔细看一下介绍，你会发现课程兼顾实用和有趣。课程资料非常齐全，涵盖完整的阅读材料、作业练习、示例代码、全套课件（PPT）等，并配套实践项目，让学习者不仅懂原理，还能真正做得出来。

当然，这门课程也有前置要求：你需要具备与 CS111 相当的编程经验（编程语言、操作系统和软件工程），与此同时推荐你已经修完了 CS221/229 的课程（高等数学、机器学习基础）。

课程安排

第一周：编码型 LLM 与 AI 开发导论。主要介绍 LLM 的基础知识，包括课程安排、LLM 的工作原理与有效提示方法。本周课程包含两次主题讲解：LLM 的构建流程，以及高级提示技巧。

第二周：编程 Agent 的内部结构。主题涵盖智能体的架构与组成、工具调用与函数调用机制，以及 MCP（模型上下文协议）的核心概念。

第三周：AI 集成开发环境（AI IDE）。本周聚焦于 AI 开发环境：包括上下文管理与代码理解、为智能体撰写 PRD，以及 IDE 的集成与扩展能力。

第四周：编码 Agent。本周主题涵盖如何管理 Agent 的自主性水平，以及人与 Agent 之间的协作模式。

第五周：聚焦现代终端（Modern Terminal）与 AI 的结合。AI 增强的命令行界面、终端自动化与脚本能力。

第六周：聚焦 AI 在测试与安全领域的应用。课程内容包括：如何进行安全意识驱动的氛围编码（secure vibe coding）、漏洞检测技术的发展历史，以及利用 AI 自动生成测试用例与测试套件。本周重点让学生理解安全编码理念与现代 AI 工具在测试中的作用。

第七周：探讨现代软件支持体系。主要内容包括如何评估并信任 AI 代码系统的可靠性、利用 AI 进行调试与诊断，以及通过智能化方式自动生成高质量文档。本周旨在帮助学生理解 AI 在软件维护与支持流程中的实际应用价值。

第八周：聚焦自动化 UI 与 App 构建。本周探讨 AI 如何让人人都能进行前端设计，并实现快速的 UI/UX 原型构建与迭代。

第九周：智能体在部署后的运行管理。AI 系统的监控与可观测性、自动化故障响应机制，以及问题分级处理与调试方法。本周旨在帮助学生理解如何确保智能体在真实环境中稳定、安全、高效地运行。

第十周：人工智能软件工程的未来发展方向。本部分内容聚焦软件开发职业的未来方向，探讨 AI 驱动下正在兴起的新型编码范式，并分析行业发展趋势与未来预测，帮助理解软件工程在 AI 时代将如何演变。

通过这十周的循序渐进学习，你会清晰看到自己从使用 AI 到构建 AI 驱动软件的转变，为成为未来的 AI 原生软件工程师打下扎实基础。

讲师介绍

Mihail Eric 是一名工程师、研究者与教育者，同时也是一家隐身创业公司 AI 部门负责人。除了《The Modern Software Developer》外，明年 Eric 还将教授一个面向专业开发者的公开版本课程，名为《AI Software Development: From First Prompt to Production Code》。

Eric 曾在斯坦福 NLP 小组（Stanford NLP Group）工作多年，与 Christopher Manning、Percy Liang 和 Christopher Potts 展开合作。

他热衷教育与知识传播：在其博客上，他撰写了许多关于机器学习、提示工程、MLOps、软件工程实践等高质量文章，帮助社区学习与成长。

虽然不让写代码的开发课已经开出来了，但你需要注意的是，掌握了有效的 AI 工具，并不意味着你可以跳过学习编程的步骤。

另外，Mihail Eric 也表示，AI 技术的发展速度很快，明年的 CS146S 内容可能会大不一样。