教育 ·
高考不是终点,AI时代的起跑线才刚刚出现
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高考后的两个月,正在悄悄拉开新的差距
录取通知书之后 新的差距才刚开始
同样一个暑假,有人只是在等待开学;有人已经做出了大学里的第一件作品。
真正值得提前准备的,不是再背一遍课本,而是学会把脑海里的想法,借助 AI 变成可以运行、可以展示、可以继续完善的东西。
写给高考生与准大学生零基础也能开始
想象一下开学后的一个场景。
社团招新需要一个介绍网页,课程小组想展示调研结果,你自己也想做一份更有辨识度的个人主页。有人会自然地打开 AI 工具,把想法拆成需求,一步步生成、修改、检查,最后发出一个可以直接访问的链接。
而另一些人,第一反应仍然是:“可我不是计算机专业,我不会写代码。”
令人不安的不是别人多学了一门编程语言,而是别人已经开始用 AI 放大自己的想法,你却还只把 AI 当作搜索框和聊天机器人。
这种差距一开始可能只是一张网页、一次社团展示。继续累积下去,它会变成项目经历、表达能力、解决问题的方式,以及面对新工具时的行动速度。
这并不是劝你把高考后的暑假重新过成补习班。恰恰相反:你只需要用一个足够小的项目,跑通一次从想法到作品的完整过程。
01 / WHY NOW
不是先背语法,而是先跑通一次创作
传统的编程入门,往往从变量、循环和函数讲起。它当然有价值,但对于一个只是想确认“我能不能借助 AI 把想法做出来”的零基础学生来说,起步路径可以更直观。
Vibe Coding 不是让 AI 一键包办,也不是完全不看结果。它更像一段合作:
IDEA → INTERFACE
你提出想法、补充背景、判断结果是否符合预期。
AI Agent帮助规划、生成代码、调用工具并执行修改。
最终由你检查页面、发现问题、继续迭代并完成验收。
这节课的重点不是记住某个软件按钮,而是建立一套以后还可以重复使用的起步方法。
02 / 150 MINUTES
一节课,分成六个阶段
00:00–00:20 · 20 MIN
什么是 AI 与 Vibe Coding
直观理解大语言模型、生成式 AI,以及 AI 擅长什么、不擅长什么。
00:20–00:40 · 20 MIN
模型、API 与 Chatbox
搞清模型、API、API Key、请求与响应之间的关系。
00:40–01:00 · 20 MIN
Agent、Prompt 与工作流
认识 Agent 的规划与工具调用能力,学习用目标、约束和验收标准组织 Prompt。
01:00–01:30 · 30 MIN
经典项目拆解与修改
从个人主页、待办清单或信息卡片开始,亲手修改内容、样式和基础交互。
01:30–02:00 · 30 MIN
创作自己的小项目
明确目标用户、核心功能、页面结构与视觉方向,生成第一版作品。
02:00–02:30 · 30 MIN
完善、调试与发布
检查手机适配、链接和控制台,在条件允许时把项目发布为可访问网页。
idea-to-interface.workspace
PROMPT
目标:制作一个清晰、温暖的个人项目页面。
约束:单页 HTML,手机端适配,无横向溢出。
验收:链接有效、控制台无报错、可以访问。
● preview ready · responsive · accessible
03 / THE WORKFLOW
不是一句话生成,而是六步迭代
01
提出想法:先说清你想解决什么问题。
02
明确需求:确定用户、功能、页面和项目范围。
03
编写 Prompt:补充上下文、限制条件和验收要求。
04
生成首版:让 AI 输出第一版项目,再理解关键文件。
05
调试迭代:一次只改一小步,每次都检查结果。
06
发布项目:完成验收,并在条件允许时上传为网页。
04 / TAKEAWAYS
你带走的不只是一张网页
01
可运行的小项目
02
需求拆解框架
03
Prompt 迭代方法
04
调试验收清单
05
源代码与发布地址
06
后续学习路线
一节课的真实边界
150 分钟适合完成范围受控的网页或小工具,不承诺一节课做出大型 App 或商业系统。是否能当场上线,也会受到网络、账号、第三方平台和项目规模影响。即使没有完成发布,你仍会保留代码、排错结果和明确的后续步骤。
05 / INSTRUCTOR
Kerry Chia
中国人民大学 · 数据计算及应用(数据智能方向)在读。教学方向包括 Prompt Engineering、AI 工具应用,以及 Python、C/C++ 入门。
我的个人主页也是利用 AI Agent,从需求、设计、代码到部署逐步完成的。你可以把它当作一个真实案例来看:
profile.kerrychia.site
完整课程介绍、课程安排和常见问题在这里:
course.kerrychia.site
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