AI全栈实战：Git+Docker+智能报销系统从开发到部署

这套全栈AI开发流程中，进阶应用可结合AI广告自动化项目的脚本技术实现部署后的智能运维。对于版本控制与容器化部署的延伸学习，短视频创作课中的自动化素材管理方案提供了实用参考案例。

课程内容简介本课程是AI应用全栈实战教程，涵盖AI编程、Dify Agent应用、数字人、智能报销系统等核心模块。课程从Git/GitHub版本控制与协作流程、Docker容器化核心概念入手，逐步深入AI应用开发全栈技术。学员将掌握AI编程基础、智能体搭建、数字人应用开发及企业级智能报销系统实现。通过实战项目，打通从代码管理到容器部署、从AI应用到业务落地的完整链路，适合想系统学习AI全栈开发的工程师和创业者。适合学习人群1. 想转型AI全栈开发的传统程序员2. 需要搭建智能报销系统的企业IT人员3. 对Dify Agent和数字人技术感兴趣的创业者4. 零基础想系统学习AI应用开发的爱好者5. 希望掌握Git/GitHub+Docker容器化技能的开发者学习后的收获1. 掌握Git/GitHub版本控制与团队协作流程2. 精通Docker容器化核心概念与实践部署3. 学会AI编程基础与Dify Agent应用开发4. 能独立搭建数字人应用及智能报销系统5. 具备AI应用全栈开发从代码到部署的综合能力

课程目录

00步骤1_Git GitHub：版本控制与协作流程-0100步骤2_Git GitHub：版本控制与协作流程-0200步骤3_Docker 与容器化核心概念-0100步骤4_Docker 与容器化核心概念-0200步骤5_Docker 与容器化核心概念-03

应用方向

AI编程这块，现在很多开发工具（像Cursor、Copilot）都用上了AI辅助写代码，课程里讲的AI编程更偏向怎么结合大模型做自己的应用，不只是调接口。Dify Agent应用，简单说就是搭一个能处理任务的智能体，比如自动查数据、写报告，核心是工作流编排。数字人方向主要涉及语音合成、肢体驱动这些，常见于直播带货或客服场景。智能报销系统则是一个完整的企业级应用，涉及前后端、数据库和AI识别（比如OCR识别发票），正好能把Git和Docker都用上。

实操建议

按课程目录顺序走没错，但有个细节：学Git的时候，别光看，最好自己新建一个仓库，每天把测试代码commit进去，体验一次push和pull。Docker部分，建议先学Dockerfile和docker-compose.yml怎么写，因为后面部署AI应用基本都要用compose。等你做智能报销项目时，别忘了在本地跑通两个容器（前端+后端）后再加AI容器，否则出问题不好定位。Git的分支管理（feature分支合并）和Docker的镜像分层概念是高频考点，多练几次。

容易踩的坑

1. Docker容器网络配置：常见问题是容器之间访问不到对方服务（比如前端调后端接口）。原因是默认bridge网络下，容器只能通过IP通信，建议用docker-compose统一建一个自定义网络，或者用容器名互相访问。
2. GitHub协作时的代码冲突：经常出现在多人同时改同一个文件的同一行。解决办法是养成pull→修改→commit→push的习惯，冲突发生时用git merge工具逐行对比保留正确版本。.gitignore没写好会导致把大模型权重文件或者虚拟环境目录提交上去，仓库体积爆炸。
3. AI模型部署时的环境依赖问题：本地能跑，到容器里就报错，多数是Python包版本或者CUDA驱动没对齐。建议用requirements.txt锁死版本，Dockerfile里指定基础镜像版本（比如nvidia/cuda:12.1-runtime），不要用latest。