Java + AI私教带徒
产品定位
Java + AI私教带徒是一套“学技术、做项目、准备面试”的长期陪练服务，适合零基础、转行、在校生，以及已经学过 Java、想补齐后端项目和 AI 应用能力的人。
这套服务延续了团队从 2017 年开始做面试答疑和学习陪练的方式：先了解基础和目标，再安排适合当前阶段的任务与反馈。可以查看就业陪跑九年历程了解服务方法的起点。
完整路线从 Java 编程开始，逐步进入数据库、Web、Spring、微服务和中间件，再学习大模型、Spring AI、LangChain4j、RAG、Agent 与 MCP，完成一个微服务项目和一个智能体项目，最后衔接 Java + AI Offer 训练。
这里的完整路线是能力地图，不代表每个人都必须从头学到尾。开班会先检查基础、项目经历、目标岗位和可投入时间，再从合适的模块开始；已经掌握的内容可以快速检查、跳过或只做针对性补强。
你可以怎样选择
| 当前情况 | 可选学习组合 | 主要结果 |
|---|---|---|
| 零基础或准备转行 | Java 基础 → 数据库与 Web → Spring 后端 | 能读懂并编写基础 Java 程序，完成数据表、接口和业务功能 |
| 学过 Java，但后端项目薄弱 | Java 基础检查 → 数据库与 Spring → 测试与部署 | 能从需求设计表结构，完成接口、联调、测试和部署排错 |
| 有后端经验，想补微服务项目 | 微服务与中间件 → 在线课程交易与学习平台 | 能讲清服务拆分、缓存、消息、搜索、事务和异常恢复 |
| 想转 Java + AI 应用开发 | 大模型与 Java AI 框架 → RAG、Agent、MCP | 能用 Java 接入模型，把知识检索和受控工具接入业务 |
| 已有开发能力，只想做项目 | 项目一、项目二按任务选做 | 重点完成代码、接口、测试、排错和项目演示 |
| 已完成项目，准备找工作 | Java + AI Offer 训练及额外面试项目 | 完成技术抽测、项目表达、简历、模拟面试、投递和复盘 |
可以选择完整路线，也可以只选择其中的基础补强、项目实战、AI 能力或求职辅导模块。具体起点和组合以开班评估及报名时确认的服务清单为准。
学习路线
学习内容
一、Java 编程基础
适合需要补基础、准备转行或希望重新建立编码习惯的同学。学习内容可以按检查结果选学：
- 环境搭建：JDK、环境变量、IDEA、项目创建、
main方法、常用命令。 - 语法与数据：数据类型、类型转换、输入输出、运算符、分支、循环、数组和方法。
- 面向对象：类、对象、封装、继承、抽象类、接口、多态、构造方法和类之间的关系。
- 常用 API：String、StringBuilder、日期时间、包装类、BigDecimal、正则和 API 文档查询。
- 异常与调试：
try/catch、throw、throws、自定义异常、报错阅读、断点和 Debug。 - 集合与泛型：List、Set、Map、迭代器、排序、去重、HashMap 结构、泛型和通配符。
- IO、并发与网络：文件和字符流、序列化、线程、同步、Lock、线程池、TCP/UDP、Socket。
- 开发习惯：反射、动态代理、配置、JUnit 测试、日志等级和问题记录。
阶段结果不是背完语法，而是能完成练习、解释参数和返回值、查看错误信息并定位问题。
二、数据库与 Web 开发
根据目标项目选择需要的深度，从单表操作逐步进入业务数据和接口联调：
- MySQL 表、字段、类型、主键、约束，以及用户、课程、订单等关系设计。
- 增删改查、条件查询、排序、分页、聚合、多表关联和执行计划。
- 索引、事务、锁、提交回滚，以及异常时避免留下不完整数据。
- Java 访问数据库、参数处理、结果映射、连接问题和异常处理。
- HTTP 方法、参数、请求体、状态码、JSON、Cookie、Session 和登录状态。
- Maven 项目结构、依赖、构建和打包；必要时阅读 HTML、JavaScript 或 Vue 页面完成联调。
阶段结果包括数据表设计、SQL 练习、Java 数据访问代码、请求响应记录和问题修改记录。
三、Spring 后端开发与部署
- Spring 对象管理、依赖注入、配置、Bean 和 AOP。
- Spring MVC 请求接收、参数绑定、返回结果，以及 Controller、Service、数据访问职责划分。
- Spring Boot 项目搭建、配置、启动和常用开发方式。
- MyBatis、MyBatis-Plus 的 SQL 映射、条件查询、分页和业务 SQL 选择。
- 统一返回、参数校验、统一异常、接口文档、登录身份和访问权限。
- Stream、方法引用、Git、接口测试和自动测试。
- Linux 文件、进程、端口、环境配置、日志排查，以及 Docker/Compose 基础。
一个功能至少要做到：正确参数能完成业务，错误参数、未登录、无权限和数据不存在时有清晰处理，并能通过测试确认结果。
四、微服务与中间件
这一模块可以作为独立的后端提升模块，也可以直接结合项目一学习：
- Redis 缓存、缓存更新、过期和热点数据处理。
- RabbitMQ 消息生产、消费、确认、重试、死信和幂等。
- Elasticsearch 索引、搜索、增量同步、重建、别名切换和回滚。
- Spring Cloud Alibaba 服务注册与配置、Gateway、OpenFeign、Sentinel 限流熔断。
- Seata 分布式事务实验，理解本地事务、消息补偿和分布式事务的边界。
- 服务不可用、调用超时、消息失败和数据不一致时的排查与恢复。
学习重点是知道一次请求调用了谁、数据存在哪里、组件解决什么问题，以及失败后怎样查到原因。
两个实战项目
两个项目都由老师讲任务、讲思路、检查代码和运行结果。你负责按照任务编写代码、调试接口、完成自测并记录问题；老师根据检查结果安排修改和下一阶段任务。
项目一：在线课程交易与学习平台
这是一个 Java 后端微服务项目，围绕“买课后怎样开通学习，退款后怎样收回权限”展开：
课程查询 → 创建订单 → 模拟支付 → 开通学习 → 退款与权益回收
29 项开发任务
| 任务 | 主要内容 |
|---|---|
| 01-03 项目与公共模块 | Maven 多模块、统一依赖、本地中间件、统一返回、异常处理、分页与请求追踪 |
| 04-06 网关与认证 | Gateway 路由、跨域、错误处理、用户资料、登录、JWT 鉴权和身份传递 |
| 07-09 课程订单学习 | 课程分类、讲师、章节、发布下架、订单、模拟支付、学习权益和进度 |
| 10-11 缓存与开课 | 分类、详情和目录缓存；支付成功事件与学习权益开通 |
| 12-14 搜索与可靠消息 | 课程搜索、索引同步、本地消息表、投递确认、补偿和死信 |
| 15-17 服务保护与事务 | Sentinel 限流熔断、Nacos 动态规则、Seata 跨服务事务回滚实验 |
| 18-20 交易异常处理 | 消息查询重试、支付回调签名与金额检查、幂等、流水和超时关单 |
| 21-23 退款与权益回收 | 退款申请审核、模拟退款、撤销学习权益、失败记录和重试 |
| 24-26 后台操作与恢复 | 操作审计、人工恢复权益、退款失败补偿和处理记录 |
| 27-29 搜索维护与优化 | 索引别名、版本切换、重建、旧索引清理、回滚和后台组合查询 |
每项任务都检查接口调用结果、数据库记录、缓存/消息/索引变化，以及关键设计和异常处理。项目完成后应能演示购课、支付、开课、退款和权益处理，并留下项目代码、数据库设计、接口演示、正常与异常测试和运行说明。
项目二：健身房智能服务智能体平台
项目让智能体结合会籍规则和实时业务信息，为会员查询可约课程，并在用户确认后执行预约：
理解需求 → 查规则与场次 → 提出预约方案 → 用户确认 → 执行并反馈结果
| 阶段 | 学习与开发内容 | 检查结果 |
|---|---|---|
| 1. 需求与流程 | 会员查询、课程预约、取消、角色、权限和业务状态 | 能说明谁在什么条件下执行什么操作 |
| 2. 项目与数据设计 | 项目结构、会员、卡项、场次和预约记录 | 项目可运行，数据关系符合需求 |
| 3. 核心业务接口 | 会员、卡项、可约课程、场次和预约记录 | 身份与参数校验正确，数据保存正确 |
| 4. 模型与会话 | Spring AI 对话、流式返回、会话隔离和异常 | 不同用户会话分开，失败有明确反馈 |
| 5. 规则知识库 | 会籍、约课、取消规则的解析、检索、问答和引用 | 回答有依据，更新与撤回能生效 |
| 6. 实时查询工具 | 查询会员卡、有效期、场次和预约 | 只查询当前用户允许访问的数据 |
| 7. 预约 Agent | 理解需求、查场次、形成提案、等待确认、提交预约 | 检查权益、名额和重复请求 |
| 8. 测试与部署 | 任务状态、权限、异常恢复、日志和部署说明 | 能演示主要流程并说明异常处理 |
重点测试满员、会员卡过期、重复确认、规则更新、模型失败、接口失败和权限隔离。项目成果包括代码、数据设计、接口与 Agent 演示、权限及异常测试和部署说明。
老师怎样跟进
- 开班评估：了解基础、已有项目、目标岗位和可投入时间，讲清完整路线并制定个人计划。
- 安排任务：按选择的模块发放学习资料、练习、作业和项目任务；已有基础的内容先检查再决定是否跳过。
- 每日打卡：记录学习进度、代码结果和待解决问题，根据完成情况调整后续安排。
- 问题日报：记录问题、原因和下一步；需要展开的内容安排腾讯会议讲解，代码问题按需、经授权远程排查。
- 作业批改：指出具体错误、遗漏条件、修改方向，并结合题目继续解释代码怎样执行、为什么要改。
- 项目检查：检查需求、代码、接口、数据库和运行结果，修改后再进入下一阶段。
每一步怎样判断完成
- 学习任务：完成练习和作业，知道错在哪里、怎样修改，能解释关键代码。
- 项目功能：接口能够调用，数据库记录正确；涉及缓存、消息和搜索时，能检查对应变化。
- 异常处理：能说明权限不足、重复请求、超时、消息失败、模型失败和数据不一致时如何处理。
- 项目表达：能讲清业务流程、模块职责、数据设计、技术选择、测试方法和部署方式。
学习过程中会逐步留下练习代码、作业反馈、项目代码、接口与数据测试结果、问题清单和修改记录。
Java + AI Offer 训练衔接
完成前面的基础、项目或选定模块后，可以进入 Java + AI训练营。这部分不是重复带做前面的两个项目，而是进入求职训练：
- 按个人基础和目标岗位制定求职计划，安排技术学习、练习、答疑和抽测。
- 六个技术方向：Java 后端与 AI 基础、模型与 Java AI 框架、RAG 与效果分析、Agent/工具/MCP、图片理解与多模态、成本稳定性与部署。
- 每阶段区分核心必会、重点提升和岗位选学，把时间投入到薄弱内容。
- 结合岗位额外匹配两个面试项目，进行业务、架构、核心实现、异常处理、性能部署和项目追问辅导。
- 继续完成简历与自我介绍、两轮模拟面试、投递与 HR 沟通、真实面试逐场复盘和 Offer 比较。
前两个带做项目侧重编码、测试和排错；额外匹配的两个面试项目侧重深度讲解、技术文档、答疑和面试表达。简历中应如实说明自己的学习、实践和参与情况。
服务说明
- 服务有效期为 12 个月，具体起止日期按合同约定执行。
- 学习任务、模块组合、老师安排、授课和答疑方式，以报名时确认的服务清单和协议为准。
- 代码排错和远程协助需在授权范围内进行；不会提供虚构经历或受保密协议约束的公司源码。
已有 Java 基础、只需要求职冲刺的同学，可以直接查看 Java + AI训练营 或 Java Offer训练营。
继续了解
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