🚉 AI通识驿站

欢迎来到 AI通识驿站。本仓库沉淀的是一套面向高校师生与跨专业学习者的 AI 通识课实操内容，聚焦 AI 辅助编程、Vibe Coding、真实场景实践 与 可直接落地的实验任务。
你可以把它理解成一份可持续迭代的课程文档库，也可以把它当作一套从入门到实操、从案例到作业、从资源到认证的学习路线图。

📂 如何找到文档

• docs/ 存放课程正文内容。每一个章节目录下的 index.md，就是该章节的正式内容。
• homework/ 存放实验任务书与作业要求。每一个任务目录下的 index.md，就是对应任务的正式内容。
• docs/assets/ 存放课程正文的配图、二维码、视频、PPT 与页面素材。
• homework/assets/ 存放实验任务书的配图、附件与作业配套资源。
• 推荐阅读顺序： 主页 → 众创案例 → 核心概念 → 准备工作 → 操作演示 → 作业 → 资源支持 → 考试与资格认证

📌 快速入口： 进入主页 ｜ 进入作业 ｜ 资源支持

1. 课程概述

AI通识驿站是智谱联手多所国内高校共研共创的 AI 通识课实操模块。它不追求把学习者培养成传统意义上的算法工程师，而是聚焦一项越来越重要的现实能力：用自然语言与 AI 协作，完成真实任务。

课程内容围绕三条主线展开：

• 用最少但必要的概念，帮助学习者快速建立 AI 学习共同语言；
• 用从 0 到 1 的环境准备与操作演示，让学习者尽快进入“我已经能和 AI 一起做东西”的状态；
• 用贴近学习、研究、创作和教学的案例与作业，把 AI 从“会看不会用”变成“能在真实场景里反复调用的合作者”。

整个仓库采用 章节正文 + 配套素材 + 作业任务 的组织方式，既适合按顺序系统学习，也适合在需要时按主题快速查阅。

2. 学习目标

• 认知搭建：掌握大模型、MaaS、API、智能体、提示词等核心概念，建立后续实操所需的基本认知框架。
• 快速上手：完成从账号注册、平台准备到技术环境部署的最小闭环，真正跑通一套 AI 实操流程。
• 案例理解：通过提示词工程、Vibe Coding、OpenClaw 等真实案例，理解“从需求到结果”的典型路径。
• 任务落地：围绕实验任务书完成信息检索、计算机视觉、智能体应用与算法思维训练，形成可交付成果。
• 协作意识：建立人机协作的基本方法感，不把 AI 当黑箱，也不把它只当玩具，而是当成可控、可复用的工作伙伴。

3. 适合的学习者

• 零基础学习者：不熟悉 AI、不会编程，但希望真正把 AI 用起来的人。
• 高校师生：需要课程教学支持、实验设计参考或课堂实践材料的教师与学生。
• 跨专业使用者：有具体学习、研究、创作或工作场景需求，希望借助 AI 提升效率的人。
• 实操导向者：不满足于只看概念介绍，而希望获得一套可跟做、可复用、可沉淀的方法路径的人。

4. 学习总览

课前小贴士： 建议先从 主页 了解整体路径，再按章节顺序推进。若某章包含配图、二维码、视频或 PPT，请优先查看 docs/assets/ 下对应章节的资源目录；作业配套素材则统一放在 homework/assets/。

章节	章节名称	主要内容	学习目标	文档入口	配套资源
首页	主页	课程导读、适用人群、学习方式与整体导航，说明 AI 通识驿站的定位与使用方式。	快速理解课程范围、学习路径与平台结构，明确后续阅读顺序。	进入主页	📘 图文导航
第一章	众创案例	通过提示词工程、Vibe Coding、OpenClaw 等案例展示 AI 在学习、工作与生活中的具体应用。	建立对 AI 实操场景的直观认识，理解“从需求到结果”的基本方法。	进入第一章	🎬 视频 / 图片 / 附件
第二章	核心概念	介绍大模型、MaaS、API、智能体、提示词等关键概念，帮助学习者补齐基础认知。	搭建 AI 学习共同语言，避免后续实操时只会用、不理解。	进入第二章	📘 图文
第三章	准备工作	包含开放平台注册、环境准备、技术部署，以及不同实操路径的前置条件。	完成账号、工具和运行环境准备，为后续实验和操作演示打底。	进入第三章	🧰 PPT / 视频 / 配置素材
第四章	操作演示	围绕提示词工程与 Vibe Coding 给出具体操作示例与演示路径。	掌握基础操作节奏，能够跟随演示独立完成一轮 AI 实操。	进入第四章	🎬 演示配图
第五章（作业）	12学时（540分钟）实验任务书	以实验任务书形式组织课程实践，覆盖环境部署、信息检索、计算机视觉、智能体应用与算法思维。	建立分阶段实践路径，完成从工具上手到综合应用的训练闭环。	进入作业	📝 作业说明 / 配图
第六章	实验配套专属资源支持	汇总实验相关的资源支持、专属能力与配套说明。	明确可用资源边界，降低实验执行过程中的配置与理解成本。	进入第六章	🎁 资源链接
第七章	考试与资格认证	说明认证体系、学习中心、报名与考核相关信息。	了解课程学习成果如何沉淀为认证与资格证明，完成学习闭环。	进入第七章	📜 证书图示 / 报名入口

5. 实操与作业

本仓库采用“学中做、做中学”的方式组织内容。除了章节正文，实践部分统一收纳在 homework/ 中，方便你把课程内容真正转化为产出。

• 作业入口：先进入 homework/index，再按任务顺序阅读对应目录下的 index.md。
• 提交建议：建议在完成每个任务后，保留你的提示词、过程截图、结果展示与简短复盘。
• 素材查看：如果任务要求用到图片、PPT、视频等，请优先查看 homework/assets/ 下对应任务目录的配套资源。

6. 打卡与 Issue 区

后续仓库会逐步开放 Issues 打卡区，用于提交各章节或各任务的学习记录与作业成果。
在打卡区开放后，建议你的每次提交至少包含以下内容：

• 本次完成了哪一章或哪一个任务
• 你的关键操作过程、提示词或思路
• 结果截图、文件链接或成果说明
• 遇到的问题与修正过程
• 一句话复盘：这次你真正学会了什么

7. 共创与反馈

如果你在阅读或实操过程中发现以下问题，欢迎后续通过 Issue 反馈：

• 文档错漏、链接失效、配图缺失
• 工具版本变化导致步骤失效
• 某个场景下更高效的提示词或操作路径
• 值得沉淀的案例、模板、实战经验

这份仓库不是静态说明书，而是一套可以不断完善的课程资产。

8. 如何使用此仓库

• 先看导航：从 主页 理解课程全貌与章节关系。
• 再看正文：进入各章节目录下的 index.md 阅读正式内容。
• 最后做作业：完成对应任务，并整理你的过程材料与结果产出。
• 按需取用素材：章节正文的素材集中存放在 docs/assets/，实验任务的素材集中存放在 homework/assets/；index.md 仍然是每个章节或作业目录的正式入口。

愿你把这份仓库真正用成一套可复用、可迁移、可持续积累的 AI 实操能力地图。