公开大纲 / 基础到进阶
AI 产品从 0 到 1
从模糊想法到可验证产品，不停在演示阶段。建立需求判断、原型实现、模型协作与质量验证的完整路径，最终形成一套可运行的 AI 产品方法。
这门课解决什么
很多 AI 产品能做出令人惊讶的第一次演示，却很难稳定完成第十次任务。问题通常不只在模型，而在需求边界、上下文组织、工具接口和验证机制没有一起被设计。
这门课从一个真实问题开始，逐步建立能够运行、能够观察、能够修正的产品系统。
课程结构
- 问题定义：区分值得解决的问题与只适合展示的能力。
- 用户任务：把宽泛需求还原为输入、判断、行动与结果。
- 最小闭环：找到产品第一次可以独立完成的完整任务。
- 模型协作：设计上下文、结构化输出与失败回退。
- 工具系统：让模型通过稳定接口触达真实数据和动作。
- 状态与记忆：明确什么必须保存，什么应该及时遗忘。
- 质量验证：用可重复的样例和指标替代“感觉不错”。
- 发布迭代：建立日志、反馈与版本演进的基本秩序。
完成后应当获得
- 一份边界清楚的 AI 产品定义；
- 一个可以运行的最小任务闭环；
- 一套覆盖正常、失败和边界情况的验证清单；
- 一张后续迭代时仍然可用的系统地图。
目标不是学会堆叠功能，而是知道每一层为何存在，以及它是否真的改善了用户任务。