线上直播AI 项目实战训练营 · 11/3 – 11/26
用 AI，从 0 到 1 给自己做一个真正能用的工具。
4 周、11 场直播，带着你自己的项目上课。每周都有人看你的进度，陪你做出来，再一轮轮改下去。
- 11 场直播共 18 小时 · 全部有回放
- 2 次 1v1 诊断每次 30 分钟，只看你的项目
- 约 300 个视频的录播30 个系列，覆盖 11 场直播
- AgentOS 源代码+ 整套 Skill + CodeNow Pro 脚手架
你会收获什么
四周以后，你不只是“学过”，而是手里真的有东西。
- 01
从 0 到 1，给自己做一个工具
带着自己的项目上课，4 周后手里有一个能演示、能继续改的东西。
- 02
省掉大量重复搭建
直接拿到 AgentOS 源代码、一整套 Skill 和 CodeNow Pro 脚手架，不用从空白目录开始。
- 03
更省钱地用 Codex
先拆清任务，再按任务选择 Codex、模型和其他工具，少花在方向不清的重复尝试上。
- 04
看懂一个工作台难在哪里
状态、失败恢复、人工介入……知道复杂度在哪，才知道哪些值得自己做。
- 05
不是什么都要做成网站
一个 Skill、一条流程、一个知识库或一支视频，可能就是更合适的答案。
- 06
对 AI coding 理解更深
出问题时，分得清该改提示、Skill、流程，还是架构。
少踩坑
这些坑，你不用再自己踩一遍。
工具和教程到处都有，难的是知道哪里会出问题。每节课的案例都带着真实的失败和修正，下面这些坑，课上都会讲怎么绕过去。
一上来就做大而全，越做越散
先找出最需要验证的假设，从最小的一步开始；周日答疑帮你看范围。
什么都想做成网站
先判断：一个 Skill 或一条流程是不是就够了。
换一个输入，流程就不能用了
先用小样比较方案，换输入试用后，再把经验封装成 Skill。
Codex 额度花在来回试错上
先拆清任务，再按任务选择 Codex、模型和其他工具。
资料越堆越多，旧结论没人更新
知识库保留来源；新资料进来时，检查哪些结论受影响。
图表好看，却把判断带偏
从视图回查原始材料，检查统计口径，再下结论。
做成了视频，看的人还是没记住
先想清楚看完要理解什么，让画面和讲解帮人吸收，再检查是否真的看懂。
工作台跑着跑着就卡死
从一开始就设计状态查看、人工检查和失败恢复。
改了很多，不知道有没有变好
用同一个任务比较修改前后，再决定保留、撤回还是继续。
按你的场景定制
做你自己的项目，不是统一作业。
第一课你就选定自己的项目。下面这些模块按你的业务需要组合，不要求每个项目都用上全部。
- Skill 流程
- 知识库
- 可视化
- 知识视频
- 工作台
选一个最像你的，看看你能拿走什么：
读了很多、收藏了很多，但知识散在各处，想用的时候找不到，也说不清依据。
- 用爬虫内容分析 Skill 把资料采集下来，不再手动搬运
- 建一个能追溯来源、能随新资料更新的知识库
- 用可视化看清资料之间的关系，再做成知识视频讲给别人听
四周，有人陪你往前推
不是听完就散：每一周，都有人看你的项目。
一个人做项目，最容易卡住、拖着、然后放弃。训练营按固定节奏推进：周中上课、动手，周日带着进度来，被看见、被点评，再定下一步。
- 第 1 周11/3 – 11/8
选定自己的项目，用 CodeNow Pro 脚手架跑通第一个小流程。
周日答疑看你的项目是不是太大、卡在哪里，一起定下一步小实验。
- 第 2 周11/10 – 11/15
把知识库和可视化用到自己的项目上。
周日答疑中期反馈：回查依据，挑出最值得先改的地方。
- 第 3 周11/17 – 11/22
把资料做成知识视频，或把流程接进工作台，让项目完成一次真实任务。
周日答疑联调你的项目，检查失败恢复，选定一个迭代目标。
- 第 4 周11/24 – 11/26
完成一次有依据的改进，保留前后对比。
项目展示展示你的项目，接受点评，带走下一轮的改进建议。
另外，每个人都有
一对一项目诊断：只看你的项目。
直播讲的是共同的方法，但每个人的项目、卡点都不一样。两次一对一，用来判断方向对不对、卡在哪里、下一步先做什么。
课程日历 · 北京时间
11 场直播，点开每一场看要做什么。
- 周二、周四 20:00–21:30 主课
- 周日 14:30–16:30 答疑
- 项目展示
录播 · 约 300 个视频
30 个录播系列，每个系列回答一个核心问题。
系列标题就是它要回答的问题；下面写它讲什么、学完能做到什么。
- 01
一个 AI 项目，钱到底花在哪？
讲做 AI 项目有哪几类花费、费用是怎么算出来的，以及哪些做法会让成本失控。学完你能为自己的项目选择合适的付费方式，并在开工前估出大致预算。
- 02
什么样的项目值得自己做，又能做完？
讲 Demo、MVP、自用工具和产品有什么不同，什么时候该用现成方案，以及怎样把项目范围收到能做完的大小。学完你能为自己的项目写清楚：做给谁、解决什么、先交付什么。
- 03
AI 说做完了，怎么判断是真的？
讲怎样把想法说成 AI 能执行的需求，为什么 AI 说“完成了”还不能直接相信，以及交付回来怎样核对。学完你能在开工前写清目标和验收标准，并自己判断一次交付是否真的完成。
- 04
哪些事交给 AI，哪些必须你来拍板？
讲判断力和执行力在 AI 协作中各起什么作用，以及哪些环节必须由人来把关。学完你能为自己的项目定好人机分工：哪些交给 AI，哪些由你决定。
- 05
项目怎样才能跨对话持续推进？
讲怎样用 CodeNow Pro 组织一个项目，让探索、设计、开发和验收的过程都留下记录。学完你能用它起一个项目，换一个对话也能接着做。
- 06
需要登录的网站，怎么让 AI 去取资料？
讲让 AI 在需要登录的网站上取资料有哪几种思路、各适合什么场景，以及采集时要守住的规则和隐私边界。学完你能让 AI 帮你稳定地取回需要的资料，下次不用从头再来。
- 07
视频和音频，怎样变成可靠的文字资料？
讲把音视频转成文字时，怎样选择处理方式、怎样检查转写质量，以及整理成文章时怎样保持原意。学完你能把手里的音视频变成可靠、可用的文字资料。
- 08
你的经验，怎样变成 AI 能复用的能力？
讲哪些经验值得沉淀、怎样从一次成功的做法里提炼出 Skill，以及怎样检验它是否真的有用。学完你能把自己的经验做成一个经过检验、确实帮得上忙的 Skill。
- 09
为什么同样的背景，每次都要重新交代？
讲上下文、复用和记忆的区别，一段对话什么时候该继续、什么时候该换，以及为什么项目里的规则和模板也要做减法。学完你能把反复交代的内容沉淀进项目，下次很快接上。
- 10
AI 写的代码出了问题，怎么定位？
讲出问题时怎样把现象说清楚、怎样缩小范围找到问题所在，以及什么时候该停下来换一条路。学完你能有条理地定位问题，而不是反复对 AI 说“还是不行”。
- 11
额度不够用时，还有哪些选择？
讲常用工具的额度规则和使用节奏，以及怎样让不同价位的模型分工，把重复的工作交给更便宜的模型。学完你能在额度紧张时让项目继续往前推。
- 12
同一个项目，怎么搬到手机、电脑和小程序上？
讲把一个项目带到手机、电脑、小程序等不同平台时要做哪些准备，以及各个平台需要注意的地方。学完你能把自己的工具搬到需要的平台上运行。
- 13
项目要长期做下去，架构该怎么搭？
讲一个项目的架构要回答哪几件事，怎样把系统拆成几块、让各部分配合，以及技术方案怎样让 AI 提、由你来选。学完你能为自己的项目画出架构，并用它判断每一次改动是否合理。
- 14
资料越来越多，知识该怎么组织？
讲为什么组织知识要先定好结构，以及怎样从你的专业出发，想清楚知识里有哪些对象、它们之间是什么关系。学完你能为自己的领域搭好知识库的骨架，让之后的资料都有地方放。
- 15
知识库怎样持续更新，又保证准确？
讲新资料怎样持续进入知识库、怎样检查入库的内容是否准确，以及知识结构用一段时间后怎样调整。学完你能让知识库持续更新，并且心里有数它可靠到什么程度。
- 16
什么样的看板才能真正支持判断？
讲看板要先回答什么问题、数字怎样回查到原始材料，以及怎样分辨异常是真实变化还是数据出了错。学完你能做出一个真正用来支持判断的看板。
- 17
AI 做完的事，怎样让你最快看懂、最快决定？
讲 AI 交回来的结果应该怎样呈现、好的汇报有什么特点，以及怎样保证每条结论都有出处。学完你能让项目里的每条线都交回一份好审、好决定的汇报。
- 18
界面怎样才算设计得好？
讲判断一个界面好不好的基本标准，以及怎样借助设计规范和参考，让 AI 按你的要求把界面改好。学完你能说清一个界面哪里不好，并带着 AI 把它改好。
- 19
AI 越多，为什么人反而越忙？
讲让多个 AI 并行工作时怎样分工，以及人的审查跟不上时怎样调整节奏、逐步放手。学完你能定出自己同时跑几条线、怎样审查的规则。
- 20
换一个对话或工具，工作怎么接得上？
讲项目的记忆该放在哪里、交接时要留下什么，以及在不同对话和工具之间怎样接续工作。学完你能换对话、换工具之后继续工作，不丢进度。
- 21
怎样防止 AI 闯祸，闯了祸又怎么挽回？
讲哪些数据和权限能交给 AI、怎样给成本和风险设上限，以及项目出问题后怎样止损和恢复。学完你能给项目划好安全边界，出问题时知道怎么补救。
- 22
怎样从用户的真实场景出发，决定做什么？
讲以用户为中心的设计：怎样说清用户是谁、他在什么场景下要完成什么任务，以及怎样分辨真需求、用真实反馈来验证。学完你能从用户出发决定先做什么，并找人试用验证。
- 23
没学过的专业活，怎么交给 AI 做好？
以视频这类对外输出为例，讲面对没学过的专业活，你需要懂到什么程度、其余的怎样委托给 AI、交回来怎样检查。学完你能把同样的委托方法用到更多专业工作上。
- 24
什么时候需要智能体，什么时候要拆成多个 Agent？
讲聊天、Skill 和智能体各适合什么任务，什么时候需要一个领域专家，什么时候该拆成多个 Agent 分工。学完你能为自己的项目设计合适的 Agent 分工。
- 25
多个 Agent 怎样连成一个能看、能管的系统？
讲怎样用 AgentOS 工作台把多个步骤串成一条流程，让每一步的状态看得见，出了问题能接着恢复。学完你能为自己的项目搭好一个从输入跑到产出的操作入口。
- 26
任务应该放在本地、服务器还是云端？
讲本地电脑、服务器和云端各适合跑什么任务，以及部署时哪些事可以交给 AI、哪些关键环节要由你确认。学完你能给每个任务选好运行的地方，并把它部署上去。
- 27
无人值守的系统，怎么保证每天真的跑完？
讲什么任务值得长期自动运行、怎样安排定时任务，以及怎样及时发现失败和“假成功”。学完你能让项目每天按时跑，出了问题第一时间知道。
- 28
改了以后，怎么证明项目真的变好了？
讲怎样从实际运行中发现问题、提出改进假设，以及怎样用前后对比确认改动真的有效。学完你能完成一轮有依据的迭代：保留、撤回还是继续改，都说得清理由。
- 29
项目越改越多，怎么避免越来越乱？
讲项目长期迭代时怎样控制复杂度，以及模块划分、测试和文档这些工程习惯怎样帮你守住秩序。学完你能让项目长期迭代而不越改越乱。
- 30
做出来的项目，怎么上线并讲清它的价值？
讲项目上线前要准备什么、要做哪些检查，以及怎样把项目整理成作品，在展示中讲清它的价值和你的关键选择。学完你能把项目上线，并完成一次有说服力的展示。
时间与学习方式
直播 18 小时，录播约 300 个视频，全部能回看。
- 主课 × 7
- 10.5 小时 周二、周四 20:00–21:30，案例教学 + 答疑
- 周日答疑 × 3
- 6 小时 14:30–16:30，带着问题来点评
- 项目展示 × 1
- 1.5 小时 11 月 26 日，展示和点评
- 录播 × 30 个系列
- 约 300 个视频 每场直播前看对应的系列
全部 11 场直播都提供回放，错过了也能补上。
- 01课前看录播系列
- 02直播看真实案例
- 03迁移到自己的项目
- 04周日带着问题答疑
报名就能拿到
直接拿去用的工具和源代码。
- 完整源代码主课 6 用到
AgentOS 应用源代码
一整套 AgentOS 桌面应用源代码，形态类似 Claude Code。做工作台那节课，我会提供现成的工作台项目：嵌进 AgentOS 打开就能用，想改就让 AI 直接改，你照着它把自己的流程做成日常工具。
- AgentOS 应用源码
- 现成的工作台示例项目
- 用 AI 修改工作台
- Skill 合集
一整套实战 Skill
我们自己日常在用的 Skill，不止一两个。装进你的项目就能用，也可以照着改成你自己的。
- 知识视频制作
- 爬虫内容分析
- ……更多
- 专业版脚手架主课 1 用到
CodeNow Pro 脚手架
我自己日常在用的专业版：二十多个 Skill、十余个专业角色 Agent，从用户研究、产品设计到独立评审和验收各有分工。第一课就能打开、跑通任务，不用从空白目录开始。
做工作台时，你会拿到这样一个现成项目。
截图是 AgentOS 里我日常在用的 Markdown 阅读与发布工作台：左侧栏放工作台和项目，右侧资料库、阅读、导入公众号、发布官网都在一个界面里。它作为网页项目嵌进 AgentOS，打开就能用；想改哪里，点右上角「用 AI 修改」直接说。
- 照着它改，把你自己的流程接进来
- 改完自动更新，出错仍保留上一版
- 连同 AgentOS 源代码一起给你
主讲人
薛志荣
AI 编程与 HCI 作者 · CodeNow 发起人
设计、技术与产品经验在这里交汇。2024 年发起 CodeNow 社区，帮没有计算机背景的人用 AI 把真实问题做成作品。课上讲的案例、给你的 AgentOS、Skill 和脚手架，都来自他自己的真实项目。
- 带过 300 多人开发自己的项目
- 4 本 AI 编程书 + 4 本 HCI 书作者
- 复旦大学技术顾问
- 曾任华为人机交互实验室高级工程师、小鹏资深交互设计师、百度高级交互设计师
- CodeNow 发起人，主办深圳 / 广州线下训练营
价格与报名
5–10 人小班，结伴更划算。
- 单人报名¥4,000每人
- 两人同行¥7,0002 人合计 · 约 ¥3,500/人
- 三人同行¥10,0003 人合计 · 约 ¥3,333/人
- 教师 75 折¥3,000/人
- 学生 5 折¥2,000/人
- 不与结伴价叠加，联系报名时出示教师证或学生证
- 每人 2 次一对一项目诊断，每次 30 分钟
- 11 场直播及回放、30 个系列、约 300 个视频的录播
- AgentOS 源代码、整套 Skill、CodeNow Pro 脚手架（专业版）
- 满 5 人开班，最多 10 人
常见问题
报名前你可能想问
这是陪跑吗？
不是一对一的全程陪跑。四周里有固定的节点看你的项目：每周日答疑点评进度，另有 2 次一对一诊断，最后一场展示点评。中间的推进靠你自己动手。
没有编程基础可以吗？
可以。课程有基础和进阶两层要求，基础层提供 CodeNow Pro 脚手架、模板和配置说明，先把项目跑起来。
训练营用的 CodeNow Pro，和 GitHub 上开源的 CodeNow 有什么不同？
两者是不同的版本。开源版 CodeNow 面向一个人带着 AI 把想法做成 MVP，约 10 个 Skill，覆盖 PRD、开发、迭代、验收和调试，适合入门和理解方法。CodeNow Pro 是我自己日常在用的专业版：二十多个 Skill、十余个专业角色 Agent（产品、用户研究、市场价值、体验与视觉设计、技术架构、开发、独立评审与验收），每个角色有自己的方法和自检清单；还多了产品判断、设计方案评审、交互竞态审查和变更记录等能力。CodeNow Pro 只随训练营提供，课上的演示和你的项目都基于它；开源版继续免费维护。
错过直播怎么办？
全部 11 场直播都提供回放。另有 30 个录播系列、约 300 个视频，每场直播前看对应的系列。
一对一诊断怎么用？
每人 2 次，每次 30 分钟，只看你自己的项目：方向对不对、卡在哪里、下一步做什么。
什么时候开班？
满 5 人开班，每班最多 10 人。
时间为当前安排，以最终开课通知为准。