2天演示文稿

科技跃迁的时代

1946年第一台计算机问世，80年后性能万亿倍提升。我们正在经历：PC 时代 → Web 时代 → 移动时代 → 物联网 → AI 时代。

• 直接产出有价值的内容 — 脚本、网站、H5、论文、系统
• 自带体系工程思维 — 从需求拆解到架构设计，万事万物通用
• 紧跟时代不落伍 — 深度感受 AI 的能力边界

核心观点

• AI 提速 ≠ 走捷径 — 体系/工程 + AI 编程 = 真正的生产力
• AI 很强，但需要驾驶员 — 拥有工程思维和体系支撑
• 新手缺的不是 token — 而是一套体系
• AGI 之前都离不开 — 现有软件形态改变之前，底层体系不变

核心理念

• 先上车后补票 — 快速进入实战
• 知行合一 — 把「知」向应用层提升，让「行」向价值层靠近
• 反馈倒逼学习 — 输出倒逼输入，市场反馈驱动学习

课程节奏

AI 编程的几种形态

• 代码补全 — 基于上下文自动预测和生成代码（早期 Copilot、Codeium、通义灵码）
• Agent — 自然语言操作，可持续感知上下文，具备自主决策能力（Cursor、Windsurf、Trae、Kiro）
• Cli Code — 自然语言 + 命令行指令操作执行代码任务（Gemini CLI、Qwen CLI、Claude Code）

核心代表产品

• Claude — 目前编码能力最强王者，Project 更是一绝
• Cursor/Windsurf — 基于 Claude 编码能力，AI 编辑器最佳体验
• Claude Code — CLI 模式，原汁原味模型能力

工具选择建议

• 新手选 Cursor — 按量计费，性价比高，真正的 Claude 系模型
• 入场后推荐 — Codex、Claude Code
• 重度用户 — 尽全力搞定 Claude Code 账户

应用分类

• 脚本类 — 和 AI 聊清楚就可以：脚本、应用类 APP、浏览器插件、静态网站等
• 系统类 — 有含金量：网站、SaaS、软件、交互类 APP 和小程序、桌面应用

HTML+JS 实操能力（必会）

• 网站构建能力 — 自然语言搞定落地页
• 内容阅读与分析 — 生成客户分析报告
• 生态利用与分析 — 生成经营看板
• 脚本与交互能力 — ROI 计算器
• 复杂交互能力 — 简单需求搞定复杂交互测试

专业层面

• 全局与系统性 — 自顶向下的拆解，自底向上的集成
• 权衡与妥协 — 不追求极致完美，追求「成本-收益-风险」的最优解
• 标准化与规模化 — 制定规范，沉淀组件，让成功可复制
• 演进与可迭代 — 拥抱变化，在反馈中持续优化系统生命周期

说人话

• 可维护 — 接手的人/AI 能不能在一小时内看懂并修改？
• 可迭代 — 让系统像搭积木一样，安全地替换和增加新功能
• 可靠 — 处理异常、考虑并发、自动化部署、监控报警

AI 重塑开发全流程

AI 对开发全流程的影响，来自于让人人全栈成为可能。

• 企业 — 全栈缩减的不是人员成本，而是沟通、协作、管理成本
• 个人 — 拉低了入门门槛，降低了技术风险，高效推进项目

AI 全栈时代的开发流程

什么时候用什么技术？

• HTML + JS — 快速原型、落地页、课件、报表、脚本
• Ant Design — 工程化管理系统、数据中台、系统原型
• Next.js 全栈 — 完整 Web 系统、SaaS、API 服务
• 前后端分离 — 大规模团队、多端复用、微服务架构

MVP 产品形态选择

• 首选 Web / H5 — 沉没成本最低，迭代最快
• 其次是小程序 — 用户触达便捷
• 最后才选手机 APP — 沉没成本极高

智能体开发方式

• 零基础编排 — 扣子、Dify、n8n
• 开发方式 — LangChain & LangGraph、CrewAI、AutoGen
• 原生开发 — 直接对接 API
• 新势力 — pi-mono，开源 AI 编程智能体工具集

自动化解决方案

• RPA — 机器人流程自动化
• Playwright — 基于浏览器的自动化
• Codex Computer Use — AI 操控桌面
• 桌面智能体 — 本地化 AI 助手

• AI 时代，一点也平权不了 — 差距会逐渐放大
• AI 时代没有捷径，但有快速通道 — 先上车后补票、费曼学习法、市场反馈倒逼学习
• 当下是最幸福的节点 — 生态百家争鸣、百花齐放
• Hold 核心，勇敢尝试 — 有 AI 兜底，有圈子一起兜底
• 如果能混合双打 — 赚钱、成长、职场都不是问题