课程目标

根据您文件夹中的内容和培训目标，我为您梳理了一份为期 5 节课的“AI 驱动编程入门”课程大纲。这套课程旨在让零基础或初学者通过 AI 工具（如 Cursor, Claude, GPT-4）快速上手 Web 开发和技能定制。

以下是课程规划：

课程目标

• 建立“自然语言即代码”的 AI 编程思维。
• 掌握使用 AI 工具独立完成 Web 前端页面开发。
• 能够通过 API 或插件机制实现自定义技能（Skills）的开发。

第一课：AI 编程思维与环境搭建

核心目标： 理解 AI 编程与传统编程的区别，配置好生产力工具。

• AI 编程思维：
• 从“写代码”转变为“提需求”（Prompt Engineering for Code）。
• 任务拆解：如何将一个大功能拆分为 AI 可执行的小模块。
• 迭代式开发：不要指望一步到位，学会与 AI 共同 Debug。
• 工具链准备：
• 安装并配置 [[Cursor 使用指南]]。
• 了解如何连接 LLM（Claude 3.5 Sonnet / GPT-4o）。
• 基础环境：Node.js 运行环境安装。

第二课：Web 开发基础——从对话到页面

核心目标： 利用 AI 快速生成 HTML/CSS/JS，理解网页结构。

• 前端三剑客：
• 使用 AI 生成响应式布局（Flexbox/Grid）。
• 样式美化：利用 Tailwind CSS 快速实现现代 UI。
• 实战演练：
• 案例：制作一个个人简历网页或简单的待办事项（Todo List）。
• 学习如何向 AI 描述视觉需求（例如：“帮我做一个深色模式的卡片布局”）。
• 参考笔记： [[Web 基础知识梳理]]。

第三课：交互逻辑与数据处理

核心目标： 让网页“动”起来，掌握基础的 JavaScript 逻辑。

• 逻辑实现：
• 处理用户点击、输入等交互事件。
• 使用 AI 编写简单的函数进行数据计算。
• 状态管理：
• 理解数据是如何在页面上更新的。
• 实战演练：
• 为 Todo List 添加删除、标记完成和本地存储功能。
• 学习如何阅读 AI 生成的代码逻辑并进行微调。

第四课：Skills 定制化开发与 API 调用

核心目标： 学习如何让 AI 具备特定功能，连接外部世界。

• API 基础：
• 什么是 API？如何阅读 API 文档并喂给 AI。
• 使用 Fetch 获取天气、新闻等实时数据。
• Skills 定制：
• 编写简单的后端接口（如使用 Vercel Functions 或 Python FastAPI）。
• 了解 MCP（Model Context Protocol）或插件协议的基础概念。
• 实战演练：
• 开发一个“实时天气预报”小工具，并将其集成到 Web 页面中。
• 参考笔记： [[API 调用与集成规范]]。

第五课：综合项目实战与部署发布

核心目标： 完成一个完整的作品并上线，掌握全流程。

• 项目实战：
• 选定一个主题（如：AI 写作助手前端、个人作品集、或特定领域的计算器）。
• 运用前四课的知识，从需求分析到代码生成。
• 部署上线：
• 使用 Vercel 或 Netlify 实现一键部署。
• 学习如何关联 GitHub 仓库进行持续集成。
• 总结与进阶：
• 如何持续利用 AI 学习新技术。
• 维护与优化：当 AI 报错时，如何精准定位问题。

建议学习路径

• 预习： 先阅读 [[AI 编程常用 Prompt 模板]]，了解如何更高效地与 AI 沟通。
• 练习： 每节课后务必手动修改 AI 生成的代码中的 3-5 个参数，增强感性认识。
• 记录： 在 Obsidian 中记录下你遇到的典型 Bug 及其 AI 解决方案，形成自己的 [[AI 编程坑位指南]]。

这套课程侧重于结果导向，让用户在看到成果的过程中逐步理解编程逻辑。如果您需要针对某个特定笔记内容进行深入拆解，请告诉我！