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AI Native 全栈工程师:从单栈开发到独立交付

贯穿项目:AI 需求协作台。技术主线:Next.js + Monorepo + 后端服务 + AI 能力 + 部署上线。先讲能力模型与跨角色协作,再用真实工程项目落地独立交付。

FlyFly个人开发者
19
课时
约 14h
预计时长
2 节
可试读

课程简介

作者介绍

Fly,AI 技术探索者,某一线大厂前端技术专家,掘金技术博主。AI 编程探索者,新时代全栈工程师。在内部实践推动前端转全栈,致力于将 AI 编程方法论落地为可复用的工程实践。公众号:Fly的AI研习社 的主理人

为啥写这门课

上个月,我集中做了几件事。
我开发了 可圈可点,一个面向真实用户的C端产品;也开发了一个 拼团交易项目,它不是简单的活动页面,而是包含完整的支付、订单和履约流程的 C 端交易产品;同时,我还开发了你现在正在看到的这套 个人课程系统。

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我想先强调一个词:产品

它们不是 Demo,不是为了写课临时拼出来的代码片段,也不是“看起来能跑”的练习项目。它们有真实的用户入口、真实的业务流程、真实的数据结构、真实的页面状态,也有真实上线过程中一定会遇到的问题:
需求怎么定,页面怎么组织,接口怎么设计,权限怎么控制,支付和订单怎么流转,部署怎么做,出了问题又该怎么排查。
这也是我做这门课的原因。学而不思则罔,思而不学则殆。

我不想教你“如何复制一份代码”。

代码本身并不是最难的。真正难的是:你能不能从一个模糊的想法出发,把它拆成清晰的需求,设计成合理的系统,做成可用的页面,接上真实的数据和服务,最后把它上线,变成一个可以被用户使用的产品。

所以,这门课真正想教你的,不是某个框架的 API,也不是某一段 Prompt。
我更想教你的是:
如何在 AI 的帮助下,像一个产品型工程师一样,把一个想法变成可以交付的产品。

课程大纲

AI Native 全栈工程师:从单栈开发到独立交付 (1).webp

适宜人群

  1. 想从单栈走向全栈的前端工程师

如果你主要做前端,但希望借助 AI 补齐后端能力,理解数据模型、接口设计、权限、部署和服务端逻辑,这门课适合你。

  1. 想补齐前端能力的后端工程师

如果你主要做后端,但希望能独立做出产品级页面,理解组件、状态、交互、用户体验和 Next.js 全栈开发,这门课适合你。

  1. 想提升独立交付能力的工程师

如果你不满足于只完成别人拆好的任务,而是希望从需求、设计、开发、测试到上线都能参与甚至独立推进,这门课适合你。

  1. 想用 AI 开发真实产品的人

如果你已经会用 AI 写代码,但不知道如何把 AI 放进真实产品流程里,包括需求澄清、系统设计、代码审查、测试、部署和复盘,这门课适合你。

  1. 独立开发者和小团队技术负责人

如果你经常需要一个人或小团队完成产品从 0 到 1,希望让 AI 补位产品、设计、前端、后端、测试和运维,这门课适合你。

  1. 想转型 AI Native 工程师的研发同学

如果你希望在 AI 时代升级自己的工作方式,不只是会写 Prompt,而是能用 AI 放大工程判断力和产品交付能力,这门课适合你。

购买须知

  1. 购买后的24小时支持退款

  2. 如果你当前小册内有任何问题, 可以加我微信与我交流。

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SPEC DRIVEN DEVELOPMENT

AI Native 全栈工程师:从单栈开发到独立交付

贯穿项目:AI 需求协作台。技术主线:Next.js + Monorepo + 后端服务 + AI 能力 + 部署上线。先讲能力模型与跨角色协作,再用真实工程项目落地独立交付。

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19 章节 2 节试读 Markdown + 代码 + 实战
sdd-workflow.tsRUN
const spec = defineRequirements("课程购买漏斗", {
  userStories: ["登录后试听", "付费后解锁"],
  acceptance:  ["优惠券预览", "订单幂等完成"],
}});

const design = createDesign(spec)
  .withDataModel("course_orders")
  .withTests("checkout + access");

await implement(design);
await verifyWith("pnpm test");
$ pnpm test
✓ sdd-checklist.spec.ts passed

WHAT YOU BUILD

用 SDD 把 AI 编程从「猜代码」变成可验证交付

1先定需求

把用户故事、边界条件和验收标准写成 AI 能持续引用的规格。

2再定设计

让数据模型、页面流转、权限和支付路径先对齐,再进入实现。

3最后验证

用测试、构建和浏览器检查把每次 AI 生成结果收束到可交付状态。

CURRICULUM

课程目录

上篇 · 第 1 章 — AI Native 全栈工程师的能力模型
第 1 节0.9 前言试读第 2 节1.1 单栈工程师的边界正在被 AI 重组试读第 3 节1.2 从“写代码”到“独立交付”:能力模型重画试读第 4 节1.3 工程师最该补的是判断力,而不是更多框架试读
上篇 · 第 2 章 — 工程师如何正确和 AI 协作
第 1 节2.1 AI 的能力边界:擅长与不擅长试读第 2 节2.2 上下文工程:让 AI 真正读懂你的项目试读第 3 节2.3 角色化 Prompt 与输出验证:建立可复用工作流试读
上篇 · 第 3 章 — 前端同学如何借助 AI 掌握后端
第 1 节3.0 第三章导读:先看懂一次请求的完整链路试读第 2 节3.1 前端理解后端,不是从框架开始试读第 3 节3.2 从页面状态反推业务对象试读第 4 节3.3 从用户动作反推 API 设计试读第 5 节3.4 网关与服务调用:请求是怎么进入后端系统的试读第 6 节3.5 登录、权限和数据归属试读第 7 节3.6 状态机:后端为什么不只是改字段试读第 8 节3.7 数据模型:页面字段背后的表关系试读第 9 节3.8 异常、幂等和并发:真实系统的分水岭试读第 10 节3.9 数据库入门:从 MySQL 到 Redis、Elasticsearch试读第 11 节3.10 RPC 入门:一次远程服务调用是怎样发生的试读第 12 节3.11 消息队列入门:用 RocketMQ 拆开同步与异步试读
上篇 · 第 4 章 — 后端同学如何借助 AI 掌握前端
上篇 · 第 5 章 — AI 时代的跨角色协作
上篇 · 第 6 章 — 现代全栈项目的工程化底座
下篇 · 第 7 章 — 项目启动:把想法变成可开发需求
下篇 · 第 8 章 — 搭建 Monorepo 与 Next.js 项目骨架
下篇 · 第 9 章 — 设计数据模型、权限和接口契约
下篇 · 第 10 章 — 实现产品级前端页面
下篇 · 第 11 章 — 接入 AI 能力与异步任务
下篇 · 第 12 章 — 部署上线:前后端同学都要懂的交付闭环
下篇 · 第 13 章 — 测试、复盘与个人 AI 全栈工作流
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