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。
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Prompt Engineering Course
Prompt Engineering 课程，不该只教你写更长的 prompt
AI Workflow Course
AI Workflow 课程，目标不是会聊，而是会搭可交付流程
Context Architecture
Context Architecture，不是把更多字塞进 prompt
AI Eval Loop
AI Eval Loop，决定你是在优化系统还是在凭感觉试错
Context Engineering vs Prompt Engineering
Context Engineering vs Prompt Engineering，到底差在哪里
AI Workflow Automation Course
AI Workflow Automation 课程，重点不是自动化按钮，而是可维护系统
OpenClaw Tutorial
OpenClaw 教程，不只是装起来，而是跑通、排错、沉淀成 skills
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Supabase Auth 教程，不止是做个登录页
Creem Billing Tutorial
Creem Billing 教程，真正关键的是 webhook 和 entitlement
AI Eval Checklist
AI Eval Checklist，用来判断你的系统是不是真的变好了
这条路径能建立什么
为什么这个主题重要
为什么只学 prompt engineering 不够
大多数人把 AI 效果不好归因到提示词不够强，但高频问题往往出在 token 预算、上下文优先级、信息注入顺序和缺乏评估机制。
为什么这个主题重要
DepthPilot 怎么教这件事
我们先教 token budget 和 context architecture，再回到 prompt 该扮演的角色。这样用户学到的是判断框架，而不是一次性的模板。
为什么这个主题重要
怎么验证自己真的掌握了
每节课都要经过即时小测、用自己的话解释，以及把方法迁移到真实工作流的实践任务，不让学习停在“我好像懂了”。
接下来去哪
用户通常会问什么
这是不是传统意义上的 prompt engineering 课？
不是。它会覆盖 prompt，但不会把所有问题都简化成写提示词，而是把 prompt 放进系统设计和评估链路里。
学完会有什么可交付成果？
你至少会拿到一个被你自己重构过的 AI 工作流，以及一套能解释为什么它更稳的判断逻辑。