Molti riescono a replicare il codice seguendo i tutorial, ma non sanno da dove iniziare quando sviluppano un progetto in modo indipendente; dopo aver completato le funzionalità, si bloccano nelle fasi di deployment, pagamento e monetizzazione operativa, e tutte le idee si fermano alla demo locale. Questo campo di addestramento di 8 settimane affronta direttamente i punti critici degli sviluppatori AI, con 8 mentori del settore esperti in sviluppo e commercializzazione che accompagnano l'intero percorso, colmando l'ultimo miglio dell'implementazione del progetto.

Il corso è diviso in tre moduli pratici: prima si consolidano le basi di ambiente di sviluppo, database e servizi web con corsi sistematici; poi si affina la manualità con 6 progetti di pratica come mini-giochi, assistenti vocali e strumenti di analisi dati; infine si approfondiscono due prodotti principali di grande rilevanza, costruendo da zero una piattaforma di programmazione AI e un sistema di gestione della conoscenza a livello aziendale, completando l'intero flusso dalla progettazione dei requisiti allo sviluppo front-end e back-end, all'integrazione del database vettoriale RAG, al deployment cloud, all'integrazione dei pagamenti e al ciclo commerciale completo, con in omaggio un workflow automatizzato di contenuti AI per account pubblici.

Il corso è rivolto a sviluppatori con basi di programmazione AI che vogliono monetizzare i prodotti, product manager imprenditoriali e professionisti tecnici. Non sono richiesti elaborati cartacei per il completamento: il criterio di diploma è un prodotto online accessibile pubblicamente, con catena di pagamento integrata e presentazione del prodotto completata, producendo un progetto commerciale reale da inserire nel curriculum, realizzando davvero il passaggio da 'saper scrivere codice' a 'vendere prodotti AI con profitto'.

Attraverso l'addestramento sistematico di questo corso, acquisirai un'esperienza completa di progetto dalla scomposizione dei requisiti al lancio del prodotto, padroneggiando competenze chiave come la configurazione dell'ambiente di programmazione AI, la progettazione di database, lo sviluppo front-end e back-end, la generazione aumentata dal recupero RAG, il deployment cloud e l'integrazione dei pagamenti. Ancora più importante, i 6 progetti di pratica e i 2 prodotti principali del corso provengono tutti da scenari commerciali reali, aiutandoti a costruire gradualmente il tuo portfolio durante l'apprendimento, accumulando risultati pratici dimostrabili per futuri incarichi o imprenditorialità. Per i professionisti che desiderano trasformarsi rapidamente nello sviluppo di prodotti AI, questo campo di addestramento orientato ai risultati è un canale di accelerazione estremamente conveniente.

• 1.Panoramica degli strumenti ambientali
• 2.Introduzione, download, installazione e configurazione di Git
• 3.Introduzione, download, installazione e configurazione di Nodejs
• 4.Introduzione, download e installazione di VSCode
• 5.GLM4.7 Ingegnere AI capo
• 6.cc-switch, il commutatore di modelli leggero
• 7.Introduzione, installazione e configurazione di ClaudeCode
• 8.Introduzione e installazione del browser Chrome

• 9.AI per la costruzione di programmi orientati agli oggetti e strumenti di automazione
• 10.AI che collega database e servizi API

• 11.Creazione del modello di prodotto minimo MVP
• 12.Introduzione ai tre moschettieri del web
• 13.Costruzione della struttura di una pagina web statica
• 14.Trasferimento della pagina web statica nel framework di progetto
• 15.Introduzione alle funzionalità di database e cloud storage
• 16.Introduzione a Supabase, registrazione dell'account e preparazione dell'ambiente
• 17.Progettazione delle tabelle di dati in Supabase
• 18.Costruzione del sistema di gestione back-end
• 19.Introduzione e configurazione dello strumento chrome-devtools-mcp
• 20.Costruzione di una libreria di giochi front-end dinamica
• 21.Completamento della funzionalità della pagina di gioco Play nel front-end
• 22.Implementazione della funzionalità di login per l'amministratore back-end
• 23.Introduzione a Vercel e registrazione dell'account
• 24.Distribuzione del progetto su Vercel
• 25.Acquisto e configurazione del dominio - risolvere il problema dell'accesso non disponibile in Cina

• 26.Introduzione al corso e obiettivi del progetto
• 27.Configurazione dell'ambiente di sviluppo: Git, Node.js e VSCode
• 28.Configurazione dell'ambiente di sviluppo: installazione e configurazione di Claude Code
• 29.Configurazione dell'ambiente di sviluppo: configurazione delle chiavi API e installazione di Chrome
• 30.Implementazione di base delle funzionalità principali
• 31.Impacchettare il codice del progetto in un file eseguibile exe
• 32.Riepilogo delle tecniche di programmazione con Claude
• 33.Sviluppo della configurazione dell'integrazione con Feishu e tabelle multidimensionali
• 34.Gestione del contesto e configurazione grafica di Feishu
• 35.Confezionamento del pacchetto di installazione e test di rilascio
• 36.Miglioramento delle funzionalità: correzione dei risultati vocali tramite modelli di grandi dimensioni
• 37.Correzione tramite modelli di grandi dimensioni e configurazione della selezione del modello
• 38.Protezione delle informazioni sensibili e organizzazione della directory del progetto

• 39.Analisi dei dati logistici di SF Express
• 40.Sistema di acquisto di forniture per ufficio
• 41.Generatore di report giornalieri per Obsidian
• 42.Flusso completo per il disegno locale

• 43.Analisi dei requisiti e posizionamento commerciale
• 44.Progettazione del database
• 45.Sviluppo backend
• 46.Sviluppo frontend
• 47.Integrazione AI & distribuzione online
• 48.Ciclo di monetizzazione

• 49.Costruzione del modulo di raccolta contenuti
• 50.Database vettoriale e recupero
• 51.Sviluppo di domande e risposte intelligenti basate sulla knowledge base
• 52.Automazione dei flussi di lavoro degli agenti
• 53.Packaging e deployment del prodotto

• 54.Caso extra: selezionare i fondi a investimento periodico adatti a te

💡 Suggerimento per lo studio:I contenuti del tutorial si basano sulle pratiche del settore al momento della pubblicazione; si consiglia di integrarli con le regole più recenti delle piattaforme attuali durante lo studio.