Principle
先解决真实问题，再讲概念
每节课都从用户每天会遇到的 AI 问题切入，而不是直接抛术语定义。
Blueprint
教学网络
DepthPilot AI 不是按知识点堆课程，而是按“用户最终能交付什么”来设计教学网络。知识课负责建立判断框架，跟做课负责让用户真正做出来，项目课负责形成作品和迁移能力。
Principle
先能交付，再谈理解完成
课程结束时必须产出可见成果，例如截图、可运行页面、配置完成证明、项目说明或验收报告。
Principle
先有来源，再有观点
关键概念优先锚定官方文档或一手资料，再由课程编辑做结构化抽象和实战翻译。
Principle
先验证迁移，再判定学会
用户不仅要做对题，还要能用自己的系统、自己的工作流重做出来。
Skill Paths
用户最终收获什么
已经高频使用 AI，但无法稳定解释效果差异的用户
AI 系统思考者
把“会用 AI”升级成“会诊断和设计 AI 系统”
Final Capability
能判断问题出在 prompt、上下文、数据、工具调用还是评估机制。
理解 token、context、eval 的系统约束
能把长 prompt 拆成结构化上下文架构
能建立最小 eval loop 并用失败样本改进系统
想按教程快速把工具配置起来并真正上手的人
工具配置操盘手
从跟着装环境，走到能独立复配、排错和交付成果
Final Capability
能独立完成 OpenClaw、Supabase、Creem 等关键工具配置，并知道如何验证是否成功。
跟做完成一个工具的从零配置
理解关键配置项的作用和常见失败点
能把配置成果变成项目中的一部分
希望把 AI 能力做成真实产品或内部系统的人
AI 产品交付者
把知识课、技能课和项目课串成一个可上线的产品能力网络
Final Capability
能交付一个带认证、订阅、内容、学习数据和可信度层的 AI 产品。
做出最小可运行原型
补齐账号、订阅和数据闭环
为内容建立来源、审核和更新机制
Course Network
课程结构
7 Live0 Planned
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Foundations · 知识课 · 18 分钟
严肃 AI 工作中的 Token 预算
让用户理解 AI 系统为什么会被 token 预算约束。
How We Teach
从真实问题切入
讲清 token 与 context 的关系
给出工作流拆分练习
User Outcomes
理解 token budget 为什么影响产品能力边界
区分常驻信息和按需注入信息
开始用预算视角观察自己的工作流
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Systems · 知识课 · 22 分钟
别再写巨型 Prompt，开始设计上下文架构
把用户从“写长 prompt”带到“设计上下文架构”。
How We Teach
先展示失败案例
再拆解三层上下文结构
最后要求用户写出自己的方案
User Outcomes
拆开系统规则、任务状态、即时证据
判断问题是提示问题还是架构问题
开始重构自己的长 prompt
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Evaluation · 知识课 · 20 分钟
真正能改进系统的 Eval 闭环
把“感觉好像更好了”升级成可验证的系统改进。
How We Teach
从真实失败样本出发
给出最小 eval loop 模板
要求用户把失败案例变成评估样本
User Outcomes
能收集真实失败样本
能定义最小评估集
能把评估结果绑定到上线或回滚决策
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Delivery · 跟做课 · 45-60 分钟
OpenClaw 从零配置到跑通
让用户不靠猜测，跟着步骤把 OpenClaw 配起来并验证成功。
How We Teach
课前明确交付物和环境要求
每一步都用 checklist 推进
每一步都有成功标准和失败排查提示
User Outcomes
完成环境准备、配置填充和启动验证
理解关键配置项的作用
遇到失败时知道优先检查什么
Validation
步骤 checklist 完成
运行截图
最小排错复盘
Deliverables
1 个成功运行的 OpenClaw 环境
1 组截图证明
1 份排错笔记
Fun Hooks
一节课内就能看到工具跑起来
反馈强，不再只是“看懂了”
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Delivery · 跟做课 · 50 分钟
Supabase Auth 实战接入
完成从数据库、Auth 到页面登录状态联动的整条链路。
How We Teach
先展示最终状态
再接表、环境变量和 helper
最后完成页面联动
User Outcomes
创建用户表和 RLS 规则
跑通登录、退出、会话刷新
知道 auth 为什么不能只做前端页面
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Delivery · 跟做课 · 55 分钟
Creem 订阅链路实战接入
跑通 Checkout、Webhook、Customer Portal 和站内权限联动。
How We Teach
先在测试环境完成商品和 webhook 配置
再对照应用里的 billing 逻辑
最后用权限和数据库状态验收
User Outcomes
创建测试商品并正确写入环境变量
跑通 Creem Checkout、Portal 和 webhook
知道为什么不能只看 success_url
Validation
支付链路截图
Webhook 自测
订阅表状态核对
权限开关验证
Deliverables
1 条完整订阅链路
1 份 billing 自测清单
1 段 webhook 排错复盘
Fun Hooks
支付成功真正变成权限解锁
支付、权限、产品能力第一次被串起来
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Delivery · 项目课 · 2-4 小时
做一个可登录、可订阅、可学习的 AI 产品
把前面的概念课和技能课整合成一个完整交付物。
How We Teach
提供项目范围和验收标准
按内容、Auth、订阅、数据、可信度层分阶段推进
要求提交最终 demo 和复盘
User Outcomes
独立搭出完整产品闭环
解释自己的架构选择
展示真实可运行成果
Validation
项目验收
交付物审查
复盘答辩
Deliverables
1 个在线或本地可运行 demo
1 份架构说明
1 份项目复盘
Fun Hooks
用户最终拿到的是作品
最容易形成成就感和传播价值
Search Cluster
教学网络也要有搜索入口
SEO 页不是站外流量页，它们应该和课程蓝图互相指向，让用户从搜索词一路进入到可交付路径。
Prompt Engineering Course
Prompt Engineering 课程，不该只教你写更长的 prompt
这页面向真正搜索“prompt engineering course”的用户，但 DepthPilot 不把它做成提示词花活合集，而是把 prompt 放回系统设计、上下文架构和评估闭环里。
打开路径AI Workflow Course
AI Workflow 课程，目标不是会聊，而是会搭可交付流程
如果用户搜的是“AI workflow course”，他真正需要的不是再看一次模型介绍，而是学会把 AI 接进真实工作流、工具链、权限和交付标准。
打开路径OpenClaw Tutorial
OpenClaw 教程，不只是装起来，而是跑通、排错、沉淀成 skills
这个入口页直接对齐 OpenClaw tutorial 搜索意图，帮用户先理解自己会拿到什么，再进入正式跟做课、skills 页和项目路径。
打开路径AI Eval Checklist
AI Eval Checklist，用来判断你的系统是不是真的变好了
搜 AI eval checklist 的用户通常不缺观点，缺的是一份能执行的核对清单。这个页面把 eval 的最小判断框架直接收成清单式入口。
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