未来的软件开发，核心或许不再是“如何写好一行代码”。我们发起TRAE for Educators 计划，带着 TRAE 走进清华、复旦、人大等课堂，将 AI Coding 融入操作系统、软件工程、甚至艺术创作的课程。初衷是：降低实践门槛、提升工程素养、激发跨学科创造力，助力教学创新跑在技术浪潮的前面。
我们希望帮助学生跨过繁琐的编码门槛，将精力聚焦于工程思维与创造力 —— 去推敲架构、去定义需求、去把控系统全局，让这群未来的构建者，跨过枯燥的门槛，帮他们在走出校门前，学会如何指挥 AI 协作，把每一个大胆的构想，变成触手可及的现实。
欢迎更多高校老师加入 TRAE for Educators 计划，为课程引入 TRAE 产品及专家支持，共同推进教学创新与人才培养！点击[阅读原文] ，获取官方支持 。
清华大学《操作系统》课程
清华大学计算机系《操作系统》是计算机专业核心必修课，也是国家级精品课。该课程以多层次实际应用需求为出发点和目标，将应用场景中对进程管理、处理器调度、内存管理、文件系统、同步互斥、I/O 交互等需求，转化为操作系统的核心功能、概念与抽象，实现理论与实践的深度融合，构建了"理论-实践-创新"三位一体的教学体系。
课程依托基于 C 语言的 ucore-tutorial 和基于 Rust 语言的 rcore-tutorial 的系列操作系统内核，设计了功能逐步增强的九个操作系统内核实验和五个操作系统内核练习。这些实验和练习均从基础环境搭建起步，逐步实现进程调度、内存管理、同步互斥、文件系统等核心功能，让学生在实践中深化对理论的理解，同时通过理论指导优化实验设计，形成“应用需求→理论抽象→实验实现→优化迭代”的闭环，兼顾底层原理与工程实践，助力学生掌握操作系统核心逻辑，具备系统级软件开发与调试能力。
当前课程引入 TRAE 工具支持，基于最新的 Agentic Coding 的能力，期望增强学生对操作系统系统架构的理解与设计。通过与 AI 合作，更全面和深入地了解计算机硬件是如何被操作系统 “抽象、管理、复用”，如何满足应用的需求，从而变成有着各种丰富应用的计算机系统。
复旦大学《生成式软件开发》课程
随着人工智能技术的快速发展，软件开发领域正在经历深刻变革。生成式软件开发允许开发者使用自然语言描述需求，通过大模型和 Agent 等 AI 技术自动实现完整程序生成甚至部署运行。这种开发模式也被称为氛围编程（Vibe Coding）。
在此背景下，复旦大学计算与智能创新学院全新开设了一门新的 AI 大课《生成式软件开发》。通过这门课程，希望同学们不仅能熟悉大模型、Agent、提示工程、上下文工程等 AI 技术，而且能初步掌握问题拆解、方案规划、过程迭代、代码评审、软件测试等工程化开发能力。
该门课程引入 TRAE 工具支持，将辅助大家系统学习 AI 辅助编程及生成式软件开发核心技术，运用 AI 技术解决实际问题，提升技术视野和创新能力，为未来职业发展奠定坚实基础。 智能化浪潮已经到来，生成式软件开发正在改变编写代码以及开发软件的方式，本课程将为同学们提供掌握这一前沿技术的机会，帮助大家在智能化浪潮中占据技术高地。
中国人民大学《软件工程》课程
《软件工程》是一门研究如何以工程化方法组织、开发和维护软件系统的课程，是计算机科学与工程领域的重要基础课程。课程以系统工程思想为指导，旨在使学生掌握开发复杂软件系统所需的基本原理、方法论、技术体系与工程实践能力，理解软件生命周期的全流程管理，具备构建高质量软件系统的专业素养。主要围绕软件生命周期展开，包括需求获取与需求分析、软件设计、软件实现、软件测试、部署与运维、软件演化与维护等核心环节。
本年度课程实践进行了升级，结合了大语言模型（LLM）技术，加入了人机协作编程等前沿内容，并首次采用 TRAE 编程工具。通过引导学生在软件开发的各个阶段运用 LLM 的编码能力，结合软件工程思想，旨在提升开发效率的同时，确保软件质量，完成工程化开发。
北京邮电大学《智能人机移动互联-零代码现代工程开发》课程
该课程是面向全校本科生开设的工程创新实践课，以"AI 时代的工程开发教育，重心应从编码实现转向工程决策"为核心理念，致力于培养能够定义问题、设计方案、分解任务、审查质量、管理复杂性的"系统级工程师"，而非仅仅会写代码的程序员。
课程采用"三轮递进挑战"的项目制教学体系，要求学生在真实约束条件下解决真实问题。第一轮从个人痛点出发，训练需求分析与产品定义能力，完成包含大模型 API 集成的全栈产品交付；第二轮面向校园真实用户，训练系统架构设计、接口契约、Skill 工程与 AI 质量评测，必须获取真实用户反馈并迭代；第三轮挑战行业级复杂工程，涉及开源项目改造、多智能体协同、安全护栏与工程伦理决策。
每轮项目配套团队自研的"邮百工"多智能体工程训练平台，学生在虚拟工程情境中与 AI 导师进行需求博弈、架构评审、伦理决策等深度对话训练，平台自动采集过程数据并生成多维能力画像，实现从结果评分到过程循证的评价转变。14 周三次公开路演，每位学生独立完成从需求洞察到部署上线的全周期工程交付。
当前，课程与 TRAE 团队深度合作，将 TRAE 作为核心 AI IDE 贯穿全程教学。学生从第一节课起就在 TRAE 中体验"一句话生成全栈应用"的工程范式，通过全局感知能力理解系统的分层架构与数据流转，在后续项目中逐步从"用 AI 写代码"进阶到"指挥 AI 做工程"——学会精准的提示工程、渐进式任务分解、AI 生成代码的审查与安全审计。
TRAE 的引入使学生得以跳过底层编码门槛，将精力聚焦于需求定义、架构权衡、质量把控等高阶工程决策，真正实现了"不是教学生写代码，而是教学生在真约束中驾驭 AI 构建系统"的培养目标。
中国美术学院《手机 APP 艺术》课程
中国美术学院艺术媒介混合现实实验室姚大钧主任，自 2012 年起创建了「手机 APP 艺术」系列课程，当时的信念是要打破学院环境对于作品、产品、游戏三者之间壁垒分明的观念隔阂。课程随后也邀请日本 IAMAS 信息艺术大学赤松正行作为客座教授加入教学。从今天回看，当时的教学及创作方法已有些接近类似 vibe coding 的概念，虽然全无 AI 介入。
而在 AI 时代，2026 年起「手机 APP 艺术」课程也将升级并正式引用 vibe coding 技术加入创作过程。本次课程将通过 TRAE 平台从零开始开发手机 APP 应用，通过掌握 vibe coding 能力，提升学习与开发效率，达到让学生们发挥自由创想并最终落地到 app store 上架的目标。
《手机 APP 艺术》是前沿媒介艺术与文化创新的核心课程。该课程以当代新媒体艺术的跨媒介表达需求为出发点和目标，将艺术创作中对 APP 开发、生成美学、实时视听、空间交互、社交共创的诉求，通过计算机编程的核心算法、逻辑与系统架构，实现艺术观念与技术代码的深度融合。
课程从自由创想出发，同时学习开发环境搭建，逐步切入图形算法生成、实时音频分析、数据接口调用与硬件传感器接入等进阶功能，让学生在实践中内化对计算逻辑的理解，最终目的是鼓励艺术家在实践中不断探索人类创想与机器逻辑交锋的快乐。
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