写得了企业级后端，也接得进大模型。80 天 80 个模块，一条主线贯穿：Java 工程基础 → 数据库与前端 → 性能与质量 → 微服务中间件 → Python AI 中台（FastAPI / RAG / Agent）→ 机器学习与实时数仓 → 云原生交付。每天一个模块、每天一份成果物，毕业能独立交付带 AI 能力的全栈系统。
企业不再单独招"会写业务代码的人"。当大模型开始进入每一套业务系统，具备"工程底座 + AI 落地"双能力的开发者，正在成为被溢价争抢的对象。
培养的不是"会调用接口的人"，而是能把 AI 能力工程化落地的软件工程师：前 45 天打穿 Java 后端与分布式底座，后 35 天主攻 Python AI 中台、大模型应用与数据链路。一天一模块、一阶段一项目。
第 1 - 6 天 · 6 模块 · 打通语法与面向对象思维，能用集合、IO、Stream 写出规范的业务代码。
第 7 - 10 天 · 4 模块 · 从建模到调优，把业务变成规范的表结构，再写成高性能 SQL。
第 11 - 18 天 · 8 模块 · 能独立搭出管理后台与实时大屏，与后端完成联调。
第 19 - 24 天 · 6 模块 · 会调优、会测试、会设计，写出扛得住压测的代码。
第 25 - 34 天 · 10 模块 · SpringBoot 全家桶落地，搭好后续 AI 中台的服务端底座。
第 35 - 45 天 · 11 模块 · 拆分微服务、上中间件，为 AI 服务提供高并发、高可用的运行环境。
第 46 - 65 天 · 20 模块 · 课程主战场：把大模型接进业务，并打通数据到模型的完整链路。
第 66 - 80 天 · 15 模块 · 容器化部署、全链路压测与监控，完整交付毕业项目。
不写"学过了"，只认"做出来"。以下为每个阶段的能力目标、核心技术与阶段价值。
Java 核心—— 第 1 - 6 天
从 JDK 环境与第一个 HelloWorld 工程开始，把语法、面向对象与常用类库一次性打牢：你能用封装、继承与多态搭出结构清晰的领域模型，用集合与 Stream 完成聚合筛选，用异常与 IO 把程序写得健壮。这一段结束，"看得懂代码"变成"写得出规范代码"。
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数据库—— 第 7 - 10 天
后端工程师的硬功夫在数据层。先画出业务 ER 图并落库为规范建表脚本，再写批量写入、逻辑删除与分页查询；进一步用聚合分组、多表关联与窗口函数做统计报表，最后用 EXPLAIN 定位慢查询并给出索引优化对比。写出来的 SQL 不再是"能跑"，而是能上线的。
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前端—— 第 11 - 18 天
只懂后端，项目永远交不出去。这一段补齐前端链路：从语义化 HTML 与 Flex 自适应布局，到 Fetch 封装的前后端联调；再进到 Vue3 工程化（Pinia 状态、路由守卫、Axios 自动携带 Token），最终交付 ECharts 图表与 WebSocket 实时大屏。至此你具备了独立打通前后端的能力。
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性能质量—— 第 19 - 24 天
从"功能可用"走向"扛得住、可维护"。多线程与线程池参数调优、JVM 内存与垃圾回收观察，配合 Redis Cluster 与 Redisson 分布式锁解决并发防超卖；再用单测、SonarQube 质量门禁与 CI 流水线把质量固化到流程里。这段结束，你交付的东西第一次具备工程级标准。
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SpringBoot—— 第 25 - 34 天
正式进入服务端工程化。先用 Linux 与 Shell 建立服务器视角，再用 Netty 手写高并发 RPC 原型理解通信本质；随后用 Maven 多模块 + SpringBoot + MyBatis-Plus 搭出标准后端服务，并完成 JWT 鉴权、跨域与接口文档。这一段是你从"写练习"到"做项目"的分水岭。
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微服务—— 第 35 - 45 天
系统从这里开始具备"分布式"形态：Redis 治理缓存穿透 / 击穿 / 雪崩，RabbitMQ 与 Kafka 承载异步与日志管道，Elasticsearch 提供检索能力；再用 SpringCloud 完成服务注册、网关路由、远程调用与限流熔断，并用 Seata 与分库分表解决事务与容量问题。这一段直接对标中高级后端岗的日常职责。
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AI 中台—— 第 46 - 65 天
课程主战场：把大模型接进业务系统。用 Python 与 FastAPI 封装模型接口并输出 SSE 流式响应，搭建 RAG 知识库与 Agent 工具链让模型真正能干活；同时打通数据采集、清洗、离线计算到实时数仓的完整链路。Java 网关统一路由后，你的业务系统第一次具备"智能"能力——这也是薪资溢价最集中的一段。
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交付—— 第 66 - 80 天
最后一段解决"怎么上线、怎么证明它好"。用 Dockerfile 多阶段构建与 Helm Chart 把服务部署到 K8s，用 GitLab CI / Jenkins 流水线实现自动扫描、测试与蓝绿发布回滚；再以 Prometheus、SkyWalking、ELK 建立可观测性，最后用 Locust 做全链路压测并输出调优前后对比报告，完成毕业项目答辩。
后端工程 + AI 工程 + 数据工程 + 交付工程，四条能力线并行推进，全部来自企业真实技术选型。
从语言基础一路走到微服务架构，是整门课的主干。
解决高并发下的性能、一致性与检索难题。
让业务系统具备智能决策、知识问答与实时数据能力。
从页面到大屏，从容器到集群，交付能上线的系统。
最后 8 天，把 80 天所学全部串起来：Java 业务中台 + Python AI 中台（病虫草害智能识别）+ 实时数仓 + 云原生部署，一次完整交付。
需求拆解与 PRD 编写、技术选型评估、架构图 / 部署图 / 时序图、ER 设计与表结构评审。
路由权限与 Pinia 状态管理、ECharts 气象土壤大屏、响应式适配、API 封装与错误统一处理。
SpringBoot 微服务搭建、MyBatis-Plus CRUD 与分页、JWT + RBAC 权限、Redis 缓存与 MQ 解耦。
FastAPI 封装大模型接口、RAG 知识库（向量库 / 切片 / 检索增强）、Agent 工具链与 SSE 流式响应，Java 网关统一路由 AI 能力，实现病虫草害智能识别。
业务数据入 Kafka、Flink 窗口聚合、ClickHouse 物化视图优化、WebSocket 推送实时大屏渲染。
ELK 日志与 SkyWalking 链路追踪、MLOps 模型版本管理、Helm + K8s 部署、压测报告与成果答辩。
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