AI 时代的工程与架构能力

从第一行代码,
系统架构

21 章 Python 路径连接基础语法、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成果。

21章 Python 路径
36次综合课程
2种浏览器运行环境
以中国和华人女孩子为主的学习小组在未来感编程实验室中连接问题、代码、测试与系统架构
从现实问题出发,经过理解、动手和验证,把代码变成可以解释的系统。
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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。腾出的时间用于读代码、查错误、设计测试和判断 AI 输出。

过去从空白页写完运行了 = 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

  1. 看懂情境

    先找到用户、问题和限制。

  2. 学会方法

    用例子理解代码和数据。

  3. 动手修正

    尝试、运行、根据反馈修改。

  4. 留下证据

    用测试和说明证明结果可靠。

每一轮都从理解开始,以可检查的证据结束。

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。

01

问题建模

输入、输出、规则、限制、风险与验收标准

02

代码理解

预测、追踪并解释程序如何工作

03

修改调试

改变需求、定位错误、控制影响范围

04

数据算法

选择结构、查询、算法和图表并解释取舍

06

验证证据

正常、边界、错误和反例测试

07

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学习场景。图片帮助你先建立整体印象,具体方法仍会在课程中一步步展开。

中国和华人女学生主导整理现实问题的用户、输入、规则和验收条件
先把问题说清楚,再决定代码应该做什么。

一套标准,三种节奏

从 6 周试播开始

Grade 9-10

青少年完整路线

36 次 / 18 周

共同底座 + Science / Commerce 分流

管理、运营、财务、科研

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

AI 协作协议

先写清楚,再让 AI 动手

  1. C 给足背景
  2. L 说明限制
  3. E 写出验收
  4. A 拆小请求
  5. R 人工评审
  6. V 测试验证