林云 · 软件工程与项目管理修读档案

课程内容楼下已经念完经了，我这边不重复念经。 这课是这学期刚开张的，妥妥的第一版，bug肯定是有的；但林云老师和weiyu助教都是天使级别，一看就是想把这课往好里抢救。我私心觉得，这课在ai时代算得上先锋车型，真挺能打的。最起码我干完12306这个项目之后，机会跟开了挂一样往我脸上糊。 首先这课直接把我绩点从ICU里捞出来了，这学期我有两门课暴雷炸成烟花，上学期信息论还喜提77，结果我排名依然稳如老狗；其次我去面top2某实践活动，面试一开口说自己做了这个网站，后面到了实践地又照葫芦画瓢用trae重做了新的网站，口碑直接起飞；再然后日常实习面试基本就是围绕12306里的坑深挖，比如怎么拆需求、测试用例怎么写，甚至git使用规范都得聊。搁这之前我就是个copilot复制粘贴侠，后来才慢慢摸到agent的上限，后面用起来因为上过这课，心里也不虚了。 说实话班里pro哥强得跟开天眼似的，但那种人毕竟是少数。再说了，有这种超人正好可以逮住唠，问问他们平时什么工作流、怎么接新任务，拜师学艺这块不能害羞（大部分人还是摸着石头过河，搁这时代里边走边探路的状态。 12306我真的给你跪了，孩子们这是真能往简历上刻字，是真有用啊。上学期有两个朋友把这课退了，这学期只能跑去选cv，直接错亿。

课程内容： 传统软工知识大礼包（git协作、需求文档、软工流程等等），其中最上头的是git那part，然后这些东西最后不考，真正的大BOSS大作业——也就是评分主场——是用Trae去复现12306或携程网站的部分核心需求。 上课自由度： 高得离谱，点名就那么点（2次），但课上会甩一些小组任务，最好每节至少派一个“人质”到现场。就本学期观察这批任务基本不参与最终评分结算，属于给大作业打辅助的。 考核标准： 掏心窝子说，我觉得明年和今年大概率会变得很不一样。今年画饼的那些小组互相复现、加功能、找bug，最后全鸽了，不知道明年会不会补上这盘菜。 Anyway今年的配方还是得记一下： 10%期中报告；10%期末报告；10%签到；50%大作业中的系统构建；20%开发智能体 对考核标准的补充说明; 好像平时除了期中期末汇报之外的那些汇报都不进分池，但平时汇报真的别摆烂，好歹整两张PPT意思意思。实话说有些组的卷度给到我压感了，那PPT的图表啥的往台上一摆，看着跟马上就要敲钟上市了一样，概念思路轮番炸场，直接把我CPU干烧，压根听不懂他们在干啥，对比之下我这组显得lowlow的。唉，不过这也算是一门手艺吧，我虚心学，只能说自己有点技不如人，羡慕嫉妒恨三件套齐活。 大作业拆两块，一块是精调的项目A，允许人工魔改，用来验功能对不对，走GUI测试。 另一块是一套复刻流程，外加用这套流程复刻出来的项目B，流程的输入是你们自己整理的需求文档或别的材料。可以在助教给的流程上二次改良。它的使命是检验这套复刻流程稳不稳，助教会拿流程+需求文档等材料再复刻一个项目C，C跟上B的相似度就是评分线。 对分奴们的一些建议： 我知道到这个时候不少人都自动切成分奴模式了，这没啥好指指点点的。你要是这心态，这门课上完大概率能揣走90分以上的数。 但强烈建议早点凑齐一队知根知底的组员，工程量是真的挺顶的，分工标准又没辣么明确，说白了全凭良心。 抛开分数的一些建议： 先把分数丢一边，我觉得这是我这整个大三最有用的课。不管什么目的来，都能找到自己的生态位。你要是对开发语言没兴趣，在完全不懂的情况下也能把课上大部分内容趟过去（就是没懂的人做得好罢了），要是有兴趣那能学能用的东西一大把（不过开发语言那part课上基本没怎么讲，得自行修炼，唉，好难）。 这过程是真的痛苦，我先跪了。但我觉得这种痛苦是必要的。咱们很多人受的大学教育都是对着科研去的，对着开发的教育是真的稀缺。可又有多少人真能走上科研，或者跟科研沾边的算法岗这条路呢？读完研读博是不是大概率还得去当码农呢？你要是脑子里有这念头，那选这课就是个很好的肉身锤炼机会。 对于老师/助教的建议： 辛苦了，这门课也是第一次整这么大动作的改版，已经做得非常好了，敢创新的精神必须点赞。尤其后期MCP+Agent的复现流程，创新得相当精彩。 但是： 汇报的时候顺序能不能别锁死，但凡有过汇报经验的人都懂这个顺序对评分意味着啥，能不能整成随机打乱的啊。再说一开场就是分组里那么强的组上来，这压迫感谁顶得住。 分工协作方面，全甩给学生放养我觉得不大现实，最好帮着参谋参谋，这个真不简单。 希望明年课能把测试多做点吧，给没那么强的同学更多方案和脚手架，毕竟不是人人都是开发大佬。

不好意思，选课社区没收录开源软件技术与实践这门研究生课，只好寄居在这。除非你特别闲、还热衷给别人的代码仓做慈善式质检，否则避雷，千万别选！！！！！！工作量大，老师要求高，一学期汇报无数次，生生把人往生不如死的路上逼，研究生的时间被啃得渣都不剩。开场那句“实践内容课上都能做完，工作量不大”，听的时候点头，后来只能回味！！！！！！！对老师本人没意见，就是工作量真的实在太大了。 课程内容：老师讲三分之一，请专家讲三分之一，剩下三分之一全给学生汇报。 上课自由度：老师一直在提问。 授课质量：一些专家的分享还行。不是说啥都学不到，而是工作量实在太顶。

课程内容：主打项目管理，团队抱着github搞协作，终极目标是组队用TRAE AI工具复刻一个12306/携程，属于是拿AI给自己造一个抢票宇宙。 上课自由度：签到和点名答题两件套管够，问的都是送分题，答不上来也不扣你什么，但人必须得到场，老师大概率已经把不少同学的脸和名字对上号了。 考核标准：一个复刻12306/携程APP的大作业从头背到尾，中间插播三次（应该是）中期汇报，第一次还不计入分数。 授课质量：很好，老师每次都认真备课，是真心想让我们把东西学进去。课程核心是让你搞懂软件工程的流程、以及项目管理到底怎么落地，我觉得重点不在真去啃前端后端的代码，那块直接外包给AI了——毕竟真要把前后端的编写代码和编程逻辑都嚼碎，这门课的工作量能当场把人送走。至于每次中期汇报，我感觉还是有点必要的，ddl战士的宿命就是每次都在中期汇报前一周疯狂赶进度，要真憋到只剩期末汇报，我必gg。

上到现在，我感觉这课最大的槽点其实不是课，是作业排布。 明明只有一个大作业，然鹅它拉起的技术栈像集齐全家桶，并且十有八九不在先前培养计划的射程内（笑）。换句话说，你学这课的同时还得自学一麻袋课外知识；不学呢，靠ai一路平推到尾什么也捞不着，纯粹是拿大把时间做一场像抽卡一样看脸的赌博式折腾，不但把时间烧了，还顺手给你派发焦虑。 然后可能有人会抬杠：那为什么不抽点时间学这些额外知识？反正以后工作大差不差用得到。你说得好啊，可某个专业的教学计划安排得这学期课又多又难（你知道我在阴阳哪个），时间这东西在我这种菜鸡身上是不存在的。 当然，我还是希望这门课能支棱起来，毕竟它是本专业为数不多跟工业界搭得上话的课了。我理想的作业形态是一串围绕课堂内容的lab，涉及外部知识就配详细说明或干脆不用同学做。这一点上os的课程设计很值得抄作业（os难大概是它自己的原罪，跟课程设计本身无关）。 --- 老师和助教还会贴心地照同学进度调教学内容，加两分，人道主义光辉。

# 为什么这门课有很大的进步空间？ **——软件工程与项目管理（CS3604）** ## 一. 不要好高骛远 现在新闻天天喊“本科生的水平正在整体提升”，甚至有些本科生已经能参与许多竞赛、或者发几篇科研结果。但这玩意儿是“幸存者偏差”啊兄弟。上海交通大学——就算是IEEE试点班——里大多数人是从非上海、苏南、浙江等地方招来的，这帮人大多数时间都砸在高考上了，哪来的精力和时间点别的技能树？再加上每个人兴趣点、学习能力不一样，不同方向上的水平分化只会越来越离谱。我承认我不如我们IEEE多数人聪明，GPA和排名也平平，但我对某些其他方向的了解还是有用的。所以你要是拿一把高统一标准的尺子去量本科生，近半数人只会直接开摆骂娘，教师、助教看了也不爽，这叫脱离教学实践。 ## 二. 不要空中楼阁 毛主席在《反对本本主义》里说过，“迈开你的两脚，到你的工作范围的各部分各地方去走走，学个孔夫子的‘每事问’”，意思就是你想解决问题、做好工作，早期的调查和调研跑不掉。结果课堂上我们多次听到关于数据库（如MySQL）等的内容，但这些课都是本科三年级第二学期的内容，塞进这学期显然不合适吧。所有专业的培养计划都在教学信息服务网上公开的，开课之前就该摸摸底，看看受众已经知道啥、还不知道啥，然后基于大多数人的共识选讲授内容，而不是“先跟大家讲”——这跟拿积木搭空中楼阁有啥区别？ ## 三. 不要刻舟求剑 对于IEEE试点班的学生，很多人压根没走过基础的软件开发流程，甚至可能也不知道软件还分前端后端；这和系统学过相应前置课程的软件工程专业同学完全不是一码事。我们IEEE的学生选这门课，想学的是一些基本的、从零开始的软件开发和工程维护流程，结果本学期课程大都基于“项目管理”，默认所有人都知道什么是“软件工程”了。拿软件工程专业学生的认知来教计算机专业和信息安全专业的学生，这就叫刻舟求剑，船都开走了你还在原地找剑。 ## 四. 不要授人以鱼 把所有问题都甩给AI是愚蠢的。大多数人不知道前端用什么语言写、怎么设置前端样式和交互逻辑，也不知道后端怎么和前端连接。用AI这个工具就像“授人以鱼”一样偷懒，指望着学生靠AI弥补程序水平不足。这招初期可能让大多数人嗨起来——“终于能理所应当地用上AI了！”——但过不了多久，大家就会对着AI这条“大鱼”慌得一批：我们连基本的软件开发知识都不知道，咋判断AI生成的代码优劣？咋用更准确的语言提示AI哪里有问题、哪里有错误、哪里需要fine-tune？AI是好工具，前提是用的人得对目标问题有个最基本的了解。对于“一问三不知”的我们，AI不是好事，是坏事。不教基本方法就直接让学生用AI，这不是“授人以渔”，是“授人以鱼”。 ## 五. 不要揠苗助长 课程里布置了非常频繁的“中期汇报”，能理解这是了解学生开发流程的好方法，也是对学生开发自己软件的激励。但基于以上种种原因，我们汇报时对自己的内容是相当没自信的。再加上“中期汇报”两到三周就得来一次，这无疑消耗了我们许多时间和精力，而且两到三周显然也憋不出很可观的进展，自然会对频繁“汇报”产生抵抗，甚至是一种“不自愿的上班”式抵抗（凭什么要上一门和上班一样的课？）。柳宗元在《种树郭橐驼传》里写过，“旦暮吏来而呼曰：‘官命促尔耕，勖尔植，督尔获，早缫而绪，早织而缕，字而幼孩，遂而鸡豚。’鸣鼓而聚之，击木而召之。吾小人辍飧饔以劳吏者，且不得暇，又何以蕃吾生而安吾性耶？故病且怠。”这话放学生身上也一样：我们本来就有其他课的课业压力（虽然也得承认，大三学生的学业压力还是轻松很多的），结果这门课一直要求你保持高强度开发和高频率报告，这谁不烦？频繁的“中期报告”，就是揠苗助长。 ## 尾声 大概就说到这吧，其他的暂时也想不出来了。总之，这门课的内容有相当大的进步空间，解决方法有一些以上已经提了，有一些还得老师和助教自己想办法，因为我们这门课全面使用“启发式教育”，鼓励大家自己学习、解决问题，触类旁通。 —————————————————————————————————— 这是本人中期退课后写的一些个人想法，欢迎批评指正。

课程内容：老师拿ppt加课堂分组实践，手把手教我们用github管项目，版本分支管理、软件测试自动化、持续集成这些高级git功能一个不落，还教从需求到接口再到测试最后到代码的驱动开发AI编程经验。课程用的工具Trae，开通pro的费用有课程赞助，随便用。每节课内容都塞得满满当当，理论指导有，实操也有，不用担心知识浮在表面当水上漂。课还时不时请业界专家来跟同学互动，聊从业体验、聊AI编程前景，收获很多。课程福利也安排上了：老师按课程项目完成度分配Trae直通面试名额。最后，课程项目是全自动用AI开发，我们只管管理开发就行。 总结：上完这门课你能感受到，当今AI时代人人都会用AI，但怎么用好AI是每个计算机学生该琢磨的事，对传统程序员来说AI编程的风口在哪？就像铁器时代，我们不能只会挥剑，还得懂炼剑，怎么炼出一把好剑，我觉得你能在这门课找到答案。当然你要是只会闭门造车、反复调试AI、把低效率prompt当复读机念，那你可能会很烦恼，所以得经常向老师和助教反映问题。 上课自由度：高 考核标准： 授课质量：高

这课就像职场模拟器，作业也是上班模拟器……东西（也许）有点用，做起来还是折磨。 ---- 2025-11-14更新： 让我们用TRAE做项目任务。TRAE是啥？字节做的内嵌AI Agent的编辑器，Pro版一个月70人民币，报销。但这玩意水平真的拉胯，模型还越用越少：先用Claude4，后来Claude4没了，用Gemini2.5Pro之类，最后只剩Kimi、Deepseek和GPT5-medium。太牢了，作业难绷，AI结果完全不可控，能不能完成全看命，千万别选……发现中期退课是今天下午五点，刚好错过，唉，硬着头皮上。越做越气，全程就是让AI反复改方案，感觉自己零参与零收获……时间哗哗流，唉:-(。 ---- 2025-12-25更新： 老师和助教很听劝，下半学期砍了不少工作量，“攻防战”也删了。还加了“向助教许愿”，能帮解决三个问题，提问还给奖品。感觉下学期这课会更好，可以给4分。 ---- 2025-12-29更新： 太卷了，人均造火箭…… ---- 收尾感想：Agent要是稳一点就好了。现在大作业我很烦：1.主要靠Agent实现，我得等；2.又不能干等，它可能出错、卡住就卡死，还得我自己调；3.它啥时候出错不知道，根本管不住，得随时盯。所以自己的事干不了，项目也没法专心写，最后就滑手机……时间又没了，真烦……还是改回两分吧。 --- 最后给分非常好，综评3分