W4 最后 90 分钟每人 5 分钟（含 1 分钟 Q&A）现场展示你的 Agent。专人录视频 + 截图你的 Agent 配置成果，作为你课后可继续用的素材。三选一展示路径：
你的 1 个定时任务在 Demo Day 现场跑，全班看 Agent 自动完成你日常的事。
5 封邮件让在场同学猜哪封是 AI 写的，公开统计猜错率。
W1 vs W4 时间对比表 — 哪几件事省了多少时间，每周累计多少小时。
裸 AI 特征：开头爱用『首先』、爱列点、爱『综上所述』、词汇中性、句长统一。你的指纹：偶尔口语化、特定行业用词、句长有节奏、签名习惯、对客户的称呼方式。
① 风格抽取 Prompt 模板（喂 5 封真邮件 → 10 条特征）
② Few-shot 配置法（5 封真邮件作为示例放 Agent 配置）
③ 禁忌词清单（绝不会说的词写进 SystemPrompt）
本期行业老师的真邮件 vs 裸 AI 邮件对比，让你看到差距具体在哪。
用你 W3 课后准备的 5 封真邮件 — ① 喂抽取 Prompt → ② 拿 10 条特征 → ③ 挑 5-7 条进 SystemPrompt → ④ 5 封作为 Few-shot → ⑤ 跑生成测试对比 → ⑥ 没像就再调。
① 5 封必须真实不能临时编造
② SystemPrompt 不能照抄 AI 抽取的 10 条，必须挑精华
③ 测试生成还有 AI 味必须再调，不允许糊弄
~/openclaw/configs/persona-v2.md — 4 周里 v1 → v2 的最终升级版。
你写 3 封邮件 + Agent 写 2 封同主题邮件，5 封打乱编号发你同事或家人微信，让对方猜哪 2 封是 AI。
50% 以上猜错率算 Agent 调到位（跟随机猜一样 = 写出来真分不清）。
猜错率低 — Tutor 帮你看哪里露馅、回去再调一轮。猜错率高 — Demo Day 走 Path B 公开秀。
Path A 真实工作流 / Path B 盲测结果 / Path C 时间数据。哪个最适合你？Tutor 帮你判断。
Tutor 帮你过一遍：1 分钟开场 + 3 分钟核心 + 1 分钟收尾。不超时，不冷场。
本地跑 Agent 投屏 / 录屏 vs 实时 / 网络出问题怎么办。Tutor 帮你提前准备。
每人 5 分钟（4 分钟展示 + 1 分钟 Q&A），中间 30 秒切换。15-18 人一期，90 分钟刚好。
老师 + Tutor + 全期同学 + 邀请的下一期意向学员（旁听）。反馈现场 + Slack 群文字版整理。
5 分钟展示视频 + 同期同学反馈 + 结业证书 + Demo Day 全员合照。
① OpenClaw 使用者社群（永久）
② Office Hour × 2（每周 1 次共 2 次，1.5h）
③ 本期行业 Wiki 包永久访问
④ 4 周现场 + Demo Day 视频回放永久
团队 Leader → 看 L38《团队协作自动化》
想接 MCP / 写 Skill → AI Engineer Bootcamp
切换行业 → 等本行业专场
下期介绍 1 人减你 30%，2 人减 60%，3 人下期免费 + 当 Tutor 兼职。
一位地产顾问从零搭建 AI 助手 30 天的全过程，含每周配置文件演化、踩过的坑、最后省下的时间数据。Bootcamp 4 周路径的另一个角度复盘。
OpenClaw 学习方向第 9 章《Personal AI Assistant》— /learn/openclaw/personal-ai-assistant
团队 Leader 看 — 4 周跑完个人 Agent，下一步把它推给团队。5-10 人共用 Agent + Skill 共享 + 权限隔离。
OpenClaw 学习方向第 10 章《Team Collaboration》— /learn/openclaw/team-collaboration
让 AI 给最终答案前先展示推理过程。复杂任务 debug 用得上。
结业后回头优化 Agent 时，让 Agent 解释为什么这么写、为什么走这步，能精准定位调哪里。
配 3 个 Agent（写手 / 编辑 / 校对）让它们分工合作完成一篇文章。
L28 学的是 OpenClaw 多 Agent 路由，这个 Lab 是 Prompt 层面练多 Agent 协作思维。
本期律师专场 Bootcamp 学员永久解锁以下 4 篇律师行业 Wiki — 每篇含完整工作流 + Agent 配置模板 + 真实案例（脱敏）。结业后随时回看。