完成第一条可验证的 AI 工作流
把一个听起来不错的想法,变成边界清楚的任务,判断固定流程还是受限 Agent,再用 10 条案例与同事复核。
AI VISTA 课程
下面列出全部课程及每门课的完整课次。可以先看适合谁、完成后带走什么,再从第一课或当前问题切入。
全部课程 / 完整课次
每门课都列出适用对象、结课产物和全部已发布课文。
把一个听起来不错的想法,变成边界清楚的任务,判断固定流程还是受限 Agent,再用 10 条案例与同事复核。
保住重要上下文,定义内容和格式关卡,测试不可信及困难输入,再定位证据、指令、解析或交接上的失败。
先选择回答方法并批准来源版本,再检验切块、检索、权限、索引更新、引用、时效和无答案处理。
为工具调用工作流明确控制权、数据与动作权限、停止规则、人工复核、恢复、服务降级、成本和漂移检查;只在任务需要时验证协作、MCP、记忆、模型与部署分支。
学习路线 / 第 03 站 · 学习课程
课程围绕真实任务编排,相关课次会复用此前的判断或产物。先完成当前任务所需的主线,再选择适用课文,比无目的地逐篇阅读更容易形成可验收结果。
选择哪门课
四门课程分别解决任务是否值得做、输出是否稳定、答案是否有证据,以及自动化是否可控。自动化课程另有协作与部署分支,按任务条件选读。
另一位同事能够照着材料运行试验,并得出一致的通过或失败判断。
↗02每个失败案例都能归入可处理的类别,而不是停留在模糊的“质量不好”。
↗03复核者能够把每个重要结论追溯到有效且允许访问的证据,且不会泄露受限资料。
↗04每个自动动作都有负责人、审批规则、可观察结果和恢复路径;复核者能够检查控制主线,并验证这项任务实际需要的分支证据。
↗课程怎样学习
四门课程都使用同一套学习动作,但处理不同问题。先选一项真实任务,每一课只推进一个判断;只有实际出现对应条件时,才完成专项分支。
用真实任务对照案例和边界,不追求一次记住所有术语。
完成信号 · 能用一句话说出本课要改变的决定。填写当前输入、标准、负责人和失败处理,不复制示例答案。
完成信号 · 产物中出现真实字段、案例或约束。不给口头补充,让复核者只看产物判断通过、修改或停止。
完成信号 · 分歧被记录为下一轮要修正的问题。下一课沿用同一任务;只有出现明确缺口时才进入精选阅读。
完成信号 · 课程目录里能看见连续变化,而不是零散笔记。