共同课程

学会建立自己的体系,
留下能继续用的成果。

以自己的真实任务贯穿学习:选择 Agent、组织能力,
完成一项工作,再用新材料复跑。

课程建设中 · 已有六模块大纲与首课讨论材料,逐课内容及试讲仍在推进。

在宽敞的学习空间里,参与者围绕任务流程演示、交流与共同实践
AI 生成 · 活动交流概念场景

学习路线

一步步实践,
把三个方向连起来。

六个模块是一条共同路线。课程细节会在逐课讨论、制作与试讲中调整。

01选一个真实任务

说明当前做法、输入输出和完成标准,画出需要哪些能力。

留下:任务卡与能力需求图。

02选择 Agent,搭建环境

选择载体与模型,定义助手职责,整理记忆、资料、权限和运行成本。

留下:可用环境、角色说明与试跑记录。

03沉淀自己的能力

把经验整理为方法,选择资料、模板、规则或 Skill 等适合的形式。

留下:自有方法卡与可复用的能力。

04寻找并接入外部能力

寻找开放技能、思维框架和 GitHub 项目,比较依赖、许可、成本与适配条件。

留下:候选比较与接入试跑记录。

05组织系统与任务运行

明确流程、审核、异常和交接,按需要组织单个或多个 Agent,判断是否需要工作台。

留下:可运行流程与协作约定。

06完成成果,独立复跑

用真实材料完成项目,换材料再次运行,整理操作说明、成本和改进计划。

留下:成果包、复跑记录与使用说明。

学习成果目标

带走成果,
也掌握使用方法。

一项真实成果
围绕自己的任务完成可检查的输出。
可复用的能力
自己的方法、资料和规则,以及已验证的外部能力。
一套运行约定
Agent 职责、任务步骤、人工检查、数据管理与异常处理。
继续使用的依据
新材料复跑记录、操作说明和改进计划。

这些是课程设计的目标,实际内容与完成要求按开课前确认版本执行。具体场景按任务选择,可作为选修练习。

四种承接方式

同一套方法,
不同的指导深度。

区别在自主学习、共同练习、个人指导和企业实施的责任与支持范围。先判断任务,再确认适合的方式。

01

线上课程

沿共同路线自主学习,用自己的任务练习和复跑。

自主学习
02

实战小班

跟随共同进度,在练习与反馈中完成自己的项目。

一起练习
03

一对一陪跑

围绕个人业务梳理方法、选择能力,一起把系统跑起来。

个别指导
04

企业 AI 系统搭建

从真实业务试点,组织角色、能力与流程,完成验收和交接。

实施与交接

具体内容、时间、服务费用和支持范围在开始前确认。第三方订阅、模型调用、云资源与硬件费用分别说明。

当前进度

路线已形成,
内容持续完善。

  • 已形成:六模块十八课的大纲草案。
  • 已整理:首课真实任务选择的讨论稿与任务卡。
  • 继续推进:逐课讲义、演示、练习、课程制作与试讲。

当前没有开放线上购买或课程报名。具体上线内容、授课形式、安排与费用确认后再展示。

先想想,你希望完成哪项工作。

先理解任务和期望,再选择合适的学习与合作方式。

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