会用AI聊天，不等于会让AI工作

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同一份工作，已经开始出现两种做法

未来拉开职场差距的，是能不能让 AI 交付结果

你还在聊天框里反复复制粘贴时，有人已经把同一项工作做成了可重复使用的流程。

会写提示词只是第一步。真正影响效率和竞争力的，是能否把模糊需求变成 AI 可以执行、自己可以检查、以后还能继续迭代的结果。

运营 / 产品 / 市场 / 内容不要求编程基础

设想同一个团队里的两个人，同时接到一项新任务：整理一批资料，做成一个方便同事查看和使用的页面。

第一个人打开聊天工具，让 AI 帮忙总结内容，然后把结果复制到文档里。需求一变，他再问一遍、再复制一遍。下周遇到相似任务，一切重新开始。

第二个人先定义用户、功能、页面结构和验收标准，再让 AI Agent 生成第一版，检查结果、修正问题，最后得到一个可以打开、可以分享、以后还能继续修改的小项目。

两个人都“用了 AI”，但一个只是临时获得答案，另一个开始积累可以复用的能力和资产。

这种差距短期看，只是省下几十分钟。长期看，它会变成一个人能不能独立推动想法、能不能减少等待技术同事、能不能更快拿出可演示结果的差别。

真正需要警惕的，不是 AI 会不会替代某个岗位，而是同样不写代码的人里，已经有人开始用 AI 扩展自己的能力边界。

01 / CHAT IS NOT A WORKFLOW

为什么聊得很好，项目还是做不出来

普通对话关注的是“回答”。项目协作关注的却是“结果”：它需要文件、页面结构、功能逻辑、修改过程和最后的验收。

如果你只给 AI 一句话——“帮我做个高级的网站”——它只能猜。猜你的用户、猜你的内容、猜你的风格，也猜什么才算做完。

一个可执行的 Prompt 至少包括

Context · 背景、目标用户和使用场景

Goal · 这一次具体要完成什么

Constraints · 技术、页面、时间和范围限制

Acceptance · 什么状态才算真正完成

这也是为什么课程会先讲模型、API、Chatbox 和 Agent：不是为了堆术语，而是为了让你理解自己正在和什么协作、它能调用什么、为什么会失败，以及怎么把失败变成下一步修改。

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。

交互：按钮反馈明确，键盘可操作。

验收：链接有效、控制台无报错、可发布访问。

GENERATED

01 <main class="project"> 02 <h1>你的想法</h1> 03 <p>变成可访问的作品</p> 04 </main>

● preview ready · responsive · accessible

02 / THE WORKFLOW

从一句想法，到一个可以检查的结果

课程使用的不是“一键生成”思路，而是六步小范围迭代：

提出想法——先捕捉你真正想解决的工作问题。

明确需求——把用户、功能、页面和范围说明白。

组织 Prompt——补充上下文、限制和验收标准。

生成首版——获得可运行的第一版，而不是追求一步完美。

调试迭代——阅读错误、缩小修改范围、逐步验证。

发布项目——检查移动端、交互、链接和控制台。

真正有价值的，不是让 AI 第一次就猜对，而是你知道下一步该让它改什么。

03 / ONE SESSION

150 分钟，前 60 分钟理解，后 90 分钟动手

PART A · 00:00–01:00

建立 AI 编程认知

理解 AI、模型、API、Chatbox、Agent、上下文、工具调用和验收标准之间的关系。

PART B · 01:00–01:30

拆解并修改经典项目

从个人主页、待办清单或信息卡片切入，观察结构，再亲手调整内容、视觉和交互。

PART C · 01:30–02:00

把自己的想法缩小到可实现范围

确定目标用户、核心功能和页面结构，让想法从“我想做个工具”变成可执行需求。

PART D · 02:00–02:30

完善、调试和发布

检查布局、颜色、移动端、链接与控制台，并在条件允许时发布为可访问网页。

04 / WHO IT IS FOR

这节课适合什么样的职场人

✓有网页、产品页或小工具想法，但不知道从哪开始

✓用过 AI 对话产品，却无法稳定地让 AI 协助编码

✓希望掌握需求、生成、排错、验收到发布的闭环

✓不想先用几个月学完 Python 或前端框架才开始动手

先把范围说清楚

一次课程适合范围可控的小型网页或工具原型，不适合在 150 分钟内完成大型 App、复杂后台或商业系统。项目能否当场上线，也会受到网络、账号、第三方平台和技术环境影响。

05 / TAKEAWAYS

一次付费，带走一套可重复的方法

可运行项目

需求拆解框架

Prompt 迭代法

调试验收清单

代码与发布地址

后续学习路线

06 / INSTRUCTOR

谁来陪你跑通第一遍

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、Python 与 C/C++ 。

我的个人主页也是利用 AI Agent，从需求、设计、代码到部署一步步完成的。它本身就是这套方法的一个真实案例：

profile.kerrychia.site

完整课程页面：

course.kerrychia.site

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FAQ

报名前常见问题

没有编程基础能参加吗？

可以。课程从浏览器、文件、网页与 AI 工具之间的关系讲起，不要求提前学习 Python、C/C++ 或前端框架。

可以使用自己的工作想法吗？

可以，也鼓励携带真实想法。课程会一起缩小项目范围，使其更适合在一节课内形成闭环。

FROM IDEA TO A REAL PROJECT

先从一个小项目开始

跑通一次完整工作流

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