斯坦福大学 Eric发布CS146S 现代软件开发课程(十周)

CS146S: The Modern Software Developer Stanford University • Fall 2026 斯坦福大学 @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！

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。