第3章AGI全棧開發(fā)通用方法"AGI全棧開發(fā)中，人為決策貫穿始終。人類負(fù)責(zé)精準(zhǔn)洞察、思維引導(dǎo)與批判質(zhì)疑，AGI負(fù)責(zé)高效執(zhí)行與海量生成。"學(xué)習(xí)目標(biāo)掌握方法：

熟悉“三段式”任務(wù)制定法及復(fù)雜任務(wù)拆解流程。洞察邊界：

理解AGI在前后端、DB、測(cè)試等環(huán)節(jié)的優(yōu)勢(shì)與能力天花板。進(jìn)階技能：

掌握模型微調(diào)(Fine-Tuning)策略，包括LoRA、指令微調(diào)等核心技術(shù)。知識(shí)圖譜：目錄CONTENTS1人為決策與協(xié)作核心2全棧開發(fā)通用步驟3全棧環(huán)節(jié)適應(yīng)性分析

4模型訓(xùn)練與微調(diào)實(shí)戰(zhàn)

5總結(jié)

1人為決策與協(xié)作核心AGI時(shí)代，開發(fā)者做什么？需求洞察力像《黑客帝國(guó)》中的墨菲斯，精準(zhǔn)定義問題，而非模糊提問。設(shè)計(jì)審美力彌補(bǔ)AGI在UI/UX上的“機(jī)械感”，注入品牌與情感。思維創(chuàng)造性引導(dǎo)AGI跳出框架，如：提示AGI使用思維導(dǎo)圖展示任務(wù)。批判性思維質(zhì)疑AGI生成的代碼邏輯（Security/PerformanceCheck）。提示詞工程的本質(zhì)是“溝通”反面教材：模糊的指令《2001太空漫游》哈爾9000：“我很抱歉，戴夫，我無法那樣做。你沒有給出明確的指令。”反面教材：缺乏的需求《超能陸戰(zhàn)隊(duì)》大白：“你要我做什么？我只知道我需要你。那我也不知道該怎么做。”結(jié)論：AGI不僅需要指令，更需要背景、約束和目標(biāo)(Context,Constraints,Goal)。

2全棧開發(fā)通用步驟

核心方法：“三段式”任務(wù)制定1需求描述(Input)清晰描述功能邏輯、參數(shù)。例:"為PostgreSQL的Order表添加用戶唯一性約束..."2角色設(shè)定(Role)設(shè)定AGI的專家身份。例:"你是一名專業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)工程師..."3結(jié)果期望(Output)規(guī)定語言、格式、設(shè)計(jì)模式。例:"請(qǐng)用雙引號(hào)處理大小寫敏感，輸出具體SQL語句。"化繁為簡(jiǎn)：復(fù)雜任務(wù)拆解復(fù)雜任務(wù)集(如:開發(fā)AIGC會(huì)話頁(yè)面)拆解策略因AGI上下文窗口限制原子化簡(jiǎn)單任務(wù)(需求->模塊->前端->API)示例：開發(fā)AIGC會(huì)話頁(yè)面，可拆解為需求文檔→模塊劃分→前端HTML結(jié)構(gòu)→CSS樣式→API交互邏輯。

3全棧環(huán)節(jié)適應(yīng)性分析

AGI賦能

產(chǎn)品與前端后端與數(shù)據(jù)產(chǎn)品策劃AGI優(yōu)勢(shì)(Pros):快速生成PRD、競(jìng)品分析、創(chuàng)意發(fā)散。AGI限制(Cons):缺乏情感洞察，難以理解復(fù)雜業(yè)務(wù)背景。前端開發(fā)AGI優(yōu)勢(shì)(Pros):秒級(jí)生成HTML/CSS布局，組件化開發(fā)。AGI限制(Cons):復(fù)雜JS交互邏輯易出錯(cuò)，審美缺乏創(chuàng)新。數(shù)據(jù)庫(kù)&后端AGI優(yōu)勢(shì):快速生成復(fù)雜SQL/API，優(yōu)化索引建議。AGI限制:無法完全理解業(yè)務(wù)實(shí)體關(guān)系，安全性考慮不足。算法&測(cè)試AGI優(yōu)勢(shì):自動(dòng)生成Mock數(shù)據(jù)，優(yōu)化算法參數(shù)。AGI限制:復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯測(cè)試覆蓋不全。

4模型訓(xùn)練與微調(diào)實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練策略：微調(diào)vs從頭訓(xùn)練

微調(diào)(Fine-Tuning)“站在巨人的肩膀上”適用:數(shù)據(jù)少、資源受限、特定任務(wù)優(yōu)化。成本:低(幾小時(shí)~幾天)。從頭訓(xùn)練(Scratch)“從零開始培養(yǎng)”適用:數(shù)據(jù)量大(萬億Token)、全新領(lǐng)域、完全定制。成本:極高(算力/時(shí)間/數(shù)據(jù))。降低門檻：參數(shù)高效微調(diào)(PEFT)

全微調(diào)(FullFT):更新所有參數(shù)，成本高。LoRA(Low-RankAdaptation):推薦。凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，只訓(xùn)練低秩矩陣，顯存占用極低。QLoRA:量化版LoRA，進(jìn)一步降低硬件門檻(單卡4090可跑)。指令微調(diào):適合編程任務(wù)，讓模型聽懂“寫一個(gè)Python函數(shù)...”。借力開源生態(tài)

代碼庫(kù)GitHub,StackOverflow數(shù)據(jù)集HuggingFace,Kaggle開源模型Llama3,GPT-Neo數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)標(biāo)注模型訓(xùn)練評(píng)估部署關(guān)鍵步驟：

5總結(jié)總結(jié)核心邏輯：

人類定義目標(biāo)與約束，AGI填充細(xì)節(jié)與代碼。標(biāo)準(zhǔn)流程：

需求描述->角色設(shè)定->結(jié)果驗(yàn)證(三段式)。技術(shù)進(jìn)階：

熟練運(yùn)用微調(diào)(LoRA)技術(shù)，讓通用模型變成"垂直領(lǐng)域?qū)＜?。風(fēng)險(xiǎn)控制：

警惕過擬合與數(shù)據(jù)偏差，始終保持Human-in-the-loop。課后練習(xí)

AGI在全棧開發(fā)中的優(yōu)勢(shì)不包括以下哪項(xiàng)？（）A．提高開發(fā)效率 B．提高軟件質(zhì)量

C．減少開發(fā)者數(shù)量 D．促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新2

AGI全棧開發(fā)中，模型訓(xùn)練的限制不包括以下哪項(xiàng)？（）A．過擬合風(fēng)險(xiǎn) B．計(jì)算資源需求C．?dāng)?shù)據(jù)質(zhì)量