通过 AI，10 分钟搞定产品雏形 (熟悉度: 7/10)
学习目标： 掌握利用AI工具（如AI原型工具、低代码/无代码平台、AI辅助设计工具）快速生成产品概念图、交互原型或初步的UI界面，实现产品想法的快速可视化和验证。
课程内容概要：
主流AI原型工具介绍与选择（例如 Uizard, Visily, Framer AI等）。
如何用清晰的语言向AI描述你的产品想法和核心功能。
实践：选择一个您构思的AI小工具，尝试用至少2种AI原型工具生成其基本界面和交互流程。
AI在早期用户故事地图、流程图绘制中的应用。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
重构需求，打造可盈利的「AI 产品」 (熟悉度: 1/10)
学习目标： 学习如何从AI技术能力出发，结合市场需求和用户痛点，重新审视和定义产品需求，使其具备商业价值和盈利潜力。理解AI产品的独特性和常见的商业模式。
课程内容概要：
AI产品的价值主张：如何找到AI能解决的真问题。
从技术可行性到商业可行性：市场调研、竞品分析初步。
AI产品的常见商业模式（如按用量付费、订阅制、增值服务等）。
如何定义AI产品的MVP (最小可行产品) 核心功能。
实践：分析1-2个成功的AI工具站，反思其需求定位和盈利模式。尝试为您构思的AI产品设计初步的商业模式。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
用 Cursor AI 高效打磨产品 (熟悉度: 8/10)
学习目标： 您对Cursor AI已有一定了解，本节将侧重于进阶技巧和最佳实践，如利用Cursor AI进行代码生成、代码解释、Bug修复、代码重构、编写测试用例等，进一步提升编码效率和代码质量。
课程内容概要：
Cursor AI 高级特性回顾与深入（如自定义Prompt、与版本控制集成、多文件上下文理解）。
利用Cursor AI辅助前端和后端代码编写的最佳实践。
如何结合Cursor AI进行代码审查和学习新技术。
实践：在后续的Next.js项目开发中，全程使用Cursor AI辅助编码，并记录使用心得和提效技巧。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
用 GitHub 轻松管理项目代码 (熟悉度: 10/10)
学习目标： 您对GitHub非常熟悉，本节将简要回顾核心概念，并补充一些AI时代下GitHub的新特性和最佳实践，如GitHub Copilot的配合使用、GitHub Actions的自动化流程（如CI/CD基础）。
课程内容概要：
Git核心操作与分支策略快速回顾。
GitHub Pull Requests, Code Review最佳实践。
GitHub Actions入门：自动化构建、测试与部署流程简介。
AI代码审查工具与GitHub的集成（如CodeRabbit AI等）。
实践：为您的AI项目在GitHub上建立仓库，规范使用分支进行开发，并尝试配置一个简单的GitHub Action实现自动化检查或构建。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
用 Vercel 一键发布网站并绑定域名 (熟悉度: 9/10)
学习目标： 您对Vercel部署较为熟悉，本节将重点回顾Next.js项目在Vercel上的最佳部署实践、环境变量配置、自定义域名绑定、以及Vercel的Serverless Functions, Edge Functions等进阶功能简介。
课程内容概要：
Vercel部署Next.js项目流程回顾与最佳配置。
环境变量管理 (本地开发与Vercel生产环境)。
自定义域名解析与SSL证书配置。
Vercel平台提供的分析、监控工具概览。
实践：将您后续开发的Next.js应用部署到Vercel，并成功绑定一个自定义域名。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
用数据分析驱动产品迭代 (熟悉度: 1/10)
学习目标： 学习如何通过数据分析工具（如Vercel Analytics, Google Analytics, Mixpanel, PostHog等）收集用户行为数据，分析产品使用情况，发现问题和机会，从而科学地指导产品迭代和优化。
课程内容概要：
数据分析对产品迭代的重要性。
选择合适的数据分析工具：不同工具的特点与适用场景。
关键指标定义与追踪 (例如：用户活跃度、转化率、留存率、功能使用频率等)。
A/B测试基础：如何设计和执行A/B测试来验证产品改动效果。
如何从数据中洞察用户需求和痛点。
实践：为您部署在Vercel上的应用集成Vercel Analytics，或选择一款第三方分析工具（如PostHog的免费版）进行集成，并尝试追踪几个核心用户行为。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
用 AI 快速打造专业级产品页面 (熟悉度: 1/10)
学习目标： 学习如何利用AI设计工具（如Midjourney, DALL-E生成图片素材）、AI写作工具（如ChatGPT, Jasper生成文案）、AI网站构建器或AI辅助UI设计插件，快速生成高质量的产品介绍页、着陆页或应用界面元素。
课程内容概要：
AI在UI/UX设计中的应用场景（素材生成、布局建议、色彩搭配、文案优化）。
主流AI设计工具和平台介绍。
如何有效利用AI生成符合产品调性的视觉元素和文案。
AI辅助前端代码生成（例如v0.dev by Vercel）。
实践：为您构思的AI产品设计一个着陆页，尝试使用AI工具生成页面所需的图片、图标和核心文案，并思考如何将其整合到Next.js页面中。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
用开源项目为产品开发加速 (熟悉度: 8/10)
学习目标： 您对使用开源项目有较好基础，本节将重点讨论如何在AI应用开发中，更有效地发现、评估和集成相关的开源模型、库、框架或工具，以加速开发进程，避免重复造轮子。
课程内容概要：
AI领域的优质开源资源平台（如Hugging Face, GitHub等）。
如何评估开源项目的质量、活跃度和社区支持。
在项目中集成开源AI模型或API的常见方式。
开源项目的许可证问题与合规性。
实践：针对您构思的AI产品，调研是否有可利用的开源AI模型或工具库，并评估其集成可行性。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
掌握产品从 0 到 1 冷启动 (熟悉度: 1/10)
学习目标： 学习产品在初期没有用户和市场认知的情况下，如何通过有效的策略和渠道获取第一批种子用户，并进行初步的市场验证。
课程内容概要：
冷启动的核心目标：验证产品价值与获取早期反馈。
常见的冷启动渠道（如社交媒体、内容营销、社区推广、KOL合作、独立开发者平台Product Hunt等）。
如何精准定位早期用户群体。
构建最小化用户反馈闭环。
实践：为您构思的AI产品制定一个初步的冷启动计划，明确目标用户和至少2个推广渠道。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
释放 AI 全部潜力，成为 AI 对话高手 (熟悉度: 3/10)
学习目标： 学习和掌握Prompt Engineering的核心技巧，能够编写出清晰、高效、富有创造力的提示词，从而更好地驾驭各类大语言模型（LLMs），使其在产品开发、内容创作、问题解决等方面发挥最大效能。
课程内容概要：
Prompt Engineering基础：清晰指令、上下文提供、角色扮演、输出格式指定等。
高级Prompt技巧：思维链 (Chain-of-Thought), 少样本提示 (Few-shot Prompting), 自我修正 (Self-consistency) 等。
针对不同AI应用场景的Prompt设计（如代码生成、文本摘要、内容改写、数据分析等）。
如何迭代和优化你的Prompts。
实践：针对一个具体任务（例如：为你构思的AI产品写一段吸引人的介绍文案，或生成一段特定功能的Python代码），使用不同的Prompt技巧进行尝试，并对比结果。
通过 AI，10 分钟搞定产品雏形 (熟悉度: 7/10)
学习目标： 掌握利用AI工具（如AI原型工具、低代码/无代码平台、AI辅助设计工具）快速生成产品概念图、交互原型或初步的UI界面，实现产品想法的快速可视化和验证。
课程内容概要：
主流AI原型工具介绍与选择（例如 Uizard, Visily, Framer AI等）。
如何用清晰的语言向AI描述你的产品想法和核心功能。
实践：选择一个您构思的AI小工具，尝试用至少2种AI原型工具生成其基本界面和交互流程。
AI在早期用户故事地图、流程图绘制中的应用。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
重构需求，打造可盈利的「AI 产品」 (熟悉度: 1/10)
学习目标： 学习如何从AI技术能力出发，结合市场需求和用户痛点，重新审视和定义产品需求，使其具备商业价值和盈利潜力。理解AI产品的独特性和常见的商业模式。
课程内容概要：
AI产品的价值主张：如何找到AI能解决的真问题。
从技术可行性到商业可行性：市场调研、竞品分析初步。
AI产品的常见商业模式（如按用量付费、订阅制、增值服务等）。
如何定义AI产品的MVP (最小可行产品) 核心功能。
实践：分析1-2个成功的AI工具站，反思其需求定位和盈利模式。尝试为您构思的AI产品设计初步的商业模式。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
用 Cursor AI 高效打磨产品 (熟悉度: 8/10)
学习目标： 您对Cursor AI已有一定了解，本节将侧重于进阶技巧和最佳实践，如利用Cursor AI进行代码生成、代码解释、Bug修复、代码重构、编写测试用例等，进一步提升编码效率和代码质量。
课程内容概要：
Cursor AI 高级特性回顾与深入（如自定义Prompt、与版本控制集成、多文件上下文理解）。
利用Cursor AI辅助前端和后端代码编写的最佳实践。
如何结合Cursor AI进行代码审查和学习新技术。
实践：在后续的Next.js项目开发中，全程使用Cursor AI辅助编码，并记录使用心得和提效技巧。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
用 GitHub 轻松管理项目代码 (熟悉度: 10/10)
学习目标： 您对GitHub非常熟悉，本节将简要回顾核心概念，并补充一些AI时代下GitHub的新特性和最佳实践，如GitHub Copilot的配合使用、GitHub Actions的自动化流程（如CI/CD基础）。
课程内容概要：
Git核心操作与分支策略快速回顾。
GitHub Pull Requests, Code Review最佳实践。
GitHub Actions入门：自动化构建、测试与部署流程简介。
AI代码审查工具与GitHub的集成（如CodeRabbit AI等）。
实践：为您的AI项目在GitHub上建立仓库，规范使用分支进行开发，并尝试配置一个简单的GitHub Action实现自动化检查或构建。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
用 Vercel 一键发布网站并绑定域名 (熟悉度: 9/10)
学习目标： 您对Vercel部署较为熟悉，本节将重点回顾Next.js项目在Vercel上的最佳部署实践、环境变量配置、自定义域名绑定、以及Vercel的Serverless Functions, Edge Functions等进阶功能简介。
课程内容概要：
Vercel部署Next.js项目流程回顾与最佳配置。
环境变量管理 (本地开发与Vercel生产环境)。
自定义域名解析与SSL证书配置。
Vercel平台提供的分析、监控工具概览。
实践：将您后续开发的Next.js应用部署到Vercel，并成功绑定一个自定义域名。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
用数据分析驱动产品迭代 (熟悉度: 1/10)
学习目标： 学习如何通过数据分析工具（如Vercel Analytics, Google Analytics, Mixpanel, PostHog等）收集用户行为数据，分析产品使用情况，发现问题和机会，从而科学地指导产品迭代和优化。
课程内容概要：
数据分析对产品迭代的重要性。
选择合适的数据分析工具：不同工具的特点与适用场景。
关键指标定义与追踪 (例如：用户活跃度、转化率、留存率、功能使用频率等)。
A/B测试基础：如何设计和执行A/B测试来验证产品改动效果。
如何从数据中洞察用户需求和痛点。
实践：为您部署在Vercel上的应用集成Vercel Analytics，或选择一款第三方分析工具（如PostHog的免费版）进行集成，并尝试追踪几个核心用户行为。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
用 AI 快速打造专业级产品页面 (熟悉度: 1/10)
学习目标： 学习如何利用AI设计工具（如Midjourney, DALL-E生成图片素材）、AI写作工具（如ChatGPT, Jasper生成文案）、AI网站构建器或AI辅助UI设计插件，快速生成高质量的产品介绍页、着陆页或应用界面元素。
课程内容概要：
AI在UI/UX设计中的应用场景（素材生成、布局建议、色彩搭配、文案优化）。
主流AI设计工具和平台介绍。
如何有效利用AI生成符合产品调性的视觉元素和文案。
AI辅助前端代码生成（例如v0.dev by Vercel）。
实践：为您构思的AI产品设计一个着陆页，尝试使用AI工具生成页面所需的图片、图标和核心文案，并思考如何将其整合到Next.js页面中。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
用开源项目为产品开发加速 (熟悉度: 8/10)
学习目标： 您对使用开源项目有较好基础，本节将重点讨论如何在AI应用开发中，更有效地发现、评估和集成相关的开源模型、库、框架或工具，以加速开发进程，避免重复造轮子。
课程内容概要：
AI领域的优质开源资源平台（如Hugging Face, GitHub等）。
如何评估开源项目的质量、活跃度和社区支持。
在项目中集成开源AI模型或API的常见方式。
开源项目的许可证问题与合规性。
实践：针对您构思的AI产品，调研是否有可利用的开源AI模型或工具库，并评估其集成可行性。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
掌握产品从 0 到 1 冷启动 (熟悉度: 1/10)
学习目标： 学习产品在初期没有用户和市场认知的情况下，如何通过有效的策略和渠道获取第一批种子用户，并进行初步的市场验证。
课程内容概要：
冷启动的核心目标：验证产品价值与获取早期反馈。
常见的冷启动渠道（如社交媒体、内容营销、社区推广、KOL合作、独立开发者平台Product Hunt等）。
如何精准定位早期用户群体。
构建最小化用户反馈闭环。
实践：为您构思的AI产品制定一个初步的冷启动计划，明确目标用户和至少2个推广渠道。
参考资料与实践建议： (参考 learning_resources.md 中对应部分的链接和建议)
释放 AI 全部潜力，成为 AI 对话高手 (熟悉度: 3/10)
学习目标： 学习和掌握Prompt Engineering的核心技巧，能够编写出清晰、高效、富有创造力的提示词，从而更好地驾驭各类大语言模型（LLMs），使其在产品开发、内容创作、问题解决等方面发挥最大效能。
课程内容概要：
Prompt Engineering基础：清晰指令、上下文提供、角色扮演、输出格式指定等。
高级Prompt技巧：思维链 (Chain-of-Thought), 少样本提示 (Few-shot Prompting), 自我修正 (Self-consistency) 等。
针对不同AI应用场景的Prompt设计（如代码生成、文本摘要、内容改写、数据分析等）。
如何迭代和优化你的Prompts。
实践：针对一个具体任务（例如：为你构思的AI产品写一段吸引人的介绍文案，或生成一段特定功能的Python代码），使用不同的Prompt技巧进行尝试，并对比结果。