Phase 3 — AI 功能进阶

API 就是两个程序之间互相说话的方式。你的前台页面向后台 API 发一个请求「给我所有的 Service 列表」，API 返回数据，前台显示出来。这节课用实际例子讲清楚 API 的请求-响应模式、GET 和 POST 的区别、什么是 RESTful。理解了 API，后面加 AI 功能（Chatbot、OCR）就知道怎么接了。

JSON 是程序之间传递数据的格式——就像 Excel 的表格格式，但用花括号和方括号组织。{"name": "网站设计", "price": 500} 这就是一条 JSON 数据。这节课教你读写 JSON：键值对是什么、数组怎么写、嵌套怎么看。API 返回的数据和 AI 生成的结构化数据都是 JSON 格式，看懂它你就能处理所有数据。

前面你做的网站只能展示固定内容。这节课开始让产品「聪明」起来——调用 AI 的 API 给网站加智能功能。比如用户输入一段产品描述，AI 自动生成 SEO 标题和关键词；用户上传一张图片，AI 识别内容并生成描述。用 Cursor 告诉 AI 你要什么功能，它帮你写调用 OpenAI API 的代码。

学习如何通过角色设定，让 AI 以特定身份、专业视角和风格进行回答。

阅读「MVP 规划与工具选型」章节。自主节奏完成，巩固本节课的知识点。

OCR（光学字符识别）就是让 AI 看懂图片上的文字。拍一张名片，AI 提取姓名、电话、邮箱；拍一张收据，AI 提取金额、日期、商品。这节课讲 OCR 的原理（不深入技术）和实际用途：文档数字化、发票识别、车牌识别、手写体识别。下节课的 Chatbot 和这节课的 OCR 是给网站加 AI 功能的两个最常见场景。

学习如何利用多模态 AI 处理图片、音频和文本的混合输入，掌握图文组合 Prompt 的设计技巧。

阅读「AI 多模态输入与解析」章节。自主节奏完成，巩固本节课的知识点。

Chatbot 就是网站上那个弹出来跟你说「有什么可以帮你」的小窗口。以前的 Chatbot 只能匹配预设问答，现在用大语言模型（GPT/Claude）做的 Chatbot 能真正理解问题并回答。这节课讲 Chatbot 的基本架构：前端聊天界面 → 发消息到后端 → 后端调 AI API → 返回回答。下节课实操把 Chatbot 加到你的网站上。

学习如何设计结构化、可维护的 System Prompt，包括角色定义、行为规则、边界设定和版本管理。

理解 AI 问答的三种模式，掌握 FAQ 系统的 Prompt 设计，学会处理

阅读「Coze Bot 构建」章节。自主节奏完成，巩固本节课的知识点。

这节课动手给你的网站加 AI 功能。三选一（或全加）：1）智能客服 Chatbot（用户在网站上提问，AI 基于你的产品信息回答）；2）内容生成（用户输入关键词，AI 自动写文案/描述）；3）图片识别（用户上传图片，AI 返回分析结果）。用 Cursor 描述你要什么功能，AI 帮你写前端组件 + 后端 API + AI 调用代码。

学习如何在有限的上下文窗口中，高效组织信息，让 AI 始终保持专注和准确。

阅读「AI Agents 与工具调用」章节。自主节奏完成，巩固本节课的知识点。

Embedding 是把文字变成数字向量——听起来很技术，但实际用途很直观：让你的 Chatbot 能搜索你上传的文档。普通 Chatbot 只知道 AI 训练过的通用知识，加了 Embedding 后它能搜索你的产品手册、FAQ、公司政策，回答「你们的退货政策是什么」这种具体问题。这就是 RAG（检索增强生成）的基础原理。

学习 RAG（检索增强生成）的核心流程，掌握如何用外部知识库增强 LLM 的回答质量，减少幻觉。

阅读「RAG 系统入门」章节。自主节奏完成，巩固本节课的知识点。

产品原型就是产品的「草图」——在写代码之前，先画出来每个页面长什么样、点哪里跳到哪里、数据怎么流转。这节课用 AI 工具（Bolt / v0 / Figma AI）快速生成产品原型：描述你想要的页面，AI 生成可交互的原型，你调整布局和交互逻辑。有了原型再写代码，方向更清晰，返工更少。

阅读「Bolt 快速生成 Web 应用」章节。自主节奏完成，巩固本节课的知识点。

第一版产品上线后不是结束，是开始。产品迭代就是根据用户反馈持续改进：收集用户反馈 → 分析哪些功能用得多哪些没人用 → 决定下一版改什么 → 用 AI 快速实现修改 → 发布新版本。这节课讲迭代思维和具体方法，包括怎么用 Google Analytics 看数据、怎么用 AI 分析用户反馈。

学习如何科学评估 Prompt 的效果，掌握评分标准设计、A/B 测试方法和持续优化策略。

阅读「AI 产品迭代管理：从 MVP 到规模化」章节。自主节奏完成，巩固本节课的知识点。

整个课程的最后一个作业：完成你的 AI 互联网产品原型。不是从零开始——你前面已经有 PRD、代码、部署好的网站、AI 功能。这节课是把所有东西整合打磨：UI 细节调整、Bug 修复、性能优化、产品文档撰写。用 Cursor + AI 做最后的打磨，准备下节课的展示。

AI 能帮你写代码，但谁来保证代码质量？学会从安全、性能、可维护性三个维度审查 AI 生成的代码，以及如何写出让团队受益的 Review 意见。

掌握将复杂任务拆解为多个 Prompt 步骤串联执行的编排技术，学习 Pipeline、Map-Reduce、校验回环三种核心模式。

8 周的成果展示。每人 10 分钟展示你的产品：做了什么 → 给谁用 → 解决什么问题 → 核心功能演示 → 技术亮点 → 遇到的坑和怎么解决的。导师点评每个项目：产品思维是否到位、AI 功能是否有价值、代码结构是否合理、展示是否清晰。做得好的项目可以继续优化上线运营。