问题建模
输入、输出、规则、限制、风险与验收标准
AI 时代的工程与架构能力
从第一行代码，
到系统架构
21 个稳定章节加 1 个核心词桥接单元，串起基础语法、工程实践与生产架构，再用 36 次综合课程把能力变成可验证的成果。
22个 Python 学习单元
36次综合课程
2种浏览器运行环境
0/ 36
你的本地学习进度
继续第 1 课：从现实问题到程序
进度、练习、错题和成果只保存在当前浏览器。
课程观
语法没有消失，
它只是不再当主角
变量、条件、循环、函数和数据结构仍需内化；冷门语法和库细节可以查阅。省下的时间用来读代码、查错误、设计测试、判断 AI 输出。
过去从空白页写起运行了 = 会了
→现在先读懂再创造证据充分 = 会了
可重复的学习循环
每次只推进一小步，
每一步都有证据
- 看懂情境
先找到用户、问题和限制。
- 学会方法
用例子理解代码和数据。
- 动手修正
尝试、运行，再根据反馈修改。
- 留下证据
用测试和说明证明结果可靠。
共同能力底座
七种能力，
跨越工具变化
今天用 Python、SQL 和 AI 助手；未来工具会变化，但问题定义、理解、数据判断与验证不会过时。
代码理解
预测、追踪并解释程序如何工作
修改调试
改变需求、定位错误、控制影响范围
数据算法
选结构、查询、算法和图表，并解释取舍
AI 协作
给上下文、拆小任务、比较方案、不盲从
验证证据
正常、边界、错误和反例测试
领域责任
来源、假设、隐私、偏差和人的责任
四阶段探索故事
从说清问题，
到展示可靠作品
选择一个阶段，查看对应的学习场景。图片帮你先建立整体印象，具体方法会在课程里一步步展开。
一套标准，三种节奏
从 6 周试播开始
6 周启动试播
12 次 × 75-90 分钟验证教学活动是否真正有效
青少年完整路线
36 次 / 18 周共同底座 + Science / Commerce 分流
职业管理者快线
16 次 / 8 周能定义、委派、审查和验收 AI 编程任务
CLEAR
- V
- V
AI 协作协议
先写清楚，再让 AI 动手
- C 给足背景
- L 说明限制
- E 写出验收
- A 拆小请求
- R 人工评审
- V 测试验证