多くの人はチュートリアルに従ってコードを再現できても, 自力でプロジェクトを開発するとなると手が出せず, 機能を作り終えてもデプロイ, 決済, 運営マネタイズの段階で行き詰まり, 溢れるアイデアも最終的にはローカルのDemoで止まってしまいます. この8週間の実践キャンプはAI開発者の痛点に直撃し, 開発と商業化の実装に深く携わる8名の業界メンターが全程伴走し, プロジェクト実装の最後の1マイルを埋めます.

コースは3つの実践モジュールに分かれています. まず系統的なカリキュラムで開発環境, データベース, Webサービスなどの基盤スキルを固めます. 次にミニゲーム, 音声アシスタント, データ分析ツールなど6つの練習プロジェクトで実践感覚を磨きます. さらに2つの重量級メインプロダクトを深掘りし, ゼロからAIプログラミングプラットフォームとエンタープライズ級ナレッジマネジメントシステムを構築し, 要件設計→フロントエンド・バックエンド開発→RAGベクトルDB統合→クラウドデプロイ→決済連携の商業クローズドループまで全工程を完走します. さらに特典として公式アカウントのAIコンテンツ自動化ワークフローのおまけ付きです.

コースはAIプログラミングの基礎があり, プロダクトのマネタイズを実現したい開発者, スタートアップのプロダクト担当者, 職場の技術者を対象としています. 修了には紙の課題は不要で, 公開ネットワークからアクセス可能なリリース済みプロダクト, 決済経路の開通, プロダクトピッチの完了を卒業基準とし, 履歴書に書ける実際の商業プロジェクトを生み出し, "コードが書ける"から"AIプロダクトを販売して利益を出す"への飛躍を真に実現します.

本コースの系統的なトレーニングを通じて, 要件分解からプロダクトリリースまでの完全なプロジェクト経験を得られ, AIプログラミング環境の構築, データベース設計, フロントエンド・バックエンド開発, RAG検索拡張生成, クラウドデプロイ, 決済連携などのコアスキルを習得できます. さらに重要なのは, コースで提供される6つの練習プロジェクトと2つのメインプロダクトがすべて実際の商業シーンに由来しており, 学習過程で徐に自分のポートフォリオを構築し, その後の受注や起業に向けて提示できる実践成果を蓄積できることです. AIプロダクト開発へ迅速に転身したい職場の人にとって, この結果志向のトレーニングキャンプは非常にコストパフォーマンスの高い加速チャネルです.

• 1.環境ツール総覧
• 2.Gitの紹介・ダウンロード・インストールと設定
• 3.Nodejsの紹介・ダウンロード・インストールと設定
• 4.VSCodeの紹介・ダウンロードとインストール
• 5.GLM4.7チーフAIエンジニア
• 6.cc-switch軽量級モデル切り替えの神器
• 7.ClaudeCodeの紹介・インストールと設定
• 8.Chromeブラウザの紹介とインストール

• 9.AIによるオブジェクト指向プログラムと自動化ツールの構築
• 10.AIによるデータベースとAPIサービスの連携

• 11.MVP最小限の製品モデル構築
• 12.ウェブ三銃士の紹介
• 13.静的ウェブページ構造の構築
• 14.静的ウェブページをプロジェクトフレームワークに移植
• 15.データベースとクラウドストレージの機能紹介
• 16.Supabaseの紹介, アカウント登録と環境準備
• 17.Supabaseのデータテーブル設計
• 18.バックエンド管理システムの構築
• 19.chrome-devtools-mcpツールの紹介と設定
• 20.動的なフロントエンドゲームライブラリの構築
• 21.フロントエンドのゲームPlayページ機能の完成
• 22.管理者バックエンドログイン機能の実装
• 23.Vercelの紹介とアカウント登録
• 24.プロジェクトのVercelへのデプロイ
• 25.ドメイン購入とDNS設定 - 中国国内からアクセスできない問題の解決

• 26.コース紹介とプロジェクト目標
• 27.開発環境構築: Git, Node.js, VSCode
• 28.開発環境構築: Claude Codeのインストールと設定
• 29.開発環境構築: APIキーの設定とChromeのインストール
• 30.コア機能の基本実装
• 31.プロジェクトコードをexe実行ファイルにパッケージ化
• 32.Claudeプログラミングテクニックのまとめ
• 33.Feishu統合マルチテーブル設定開発
• 34.コンテキスト管理とFeishuグラフィカル設定
• 35.インストーラーのパッケージ化とリリーステスト
• 36.機能改善: 大規模モデルによる音声結果の誤り訂正
• 37.大規模モデルによる誤り訂正とモデル選択設定
• 38.機密情報保護とプロジェクトディレクトリ整理

• 39.SF物流データ分析
• 40.オフィス用品購買システム
• 41.Obsidian日報ジェネレーター
• 42.ローカル描画ワンストップフロー

• 43.要件分析とビジネスポジショニング
• 44.データベース設計
• 45.バックエンド開発
• 46.フロントエンド開発
• 47.AI統合&デプロイ公開
• 48.マネタイズクローズドループ

• 49.コンテンツ収集モジュールの構築
• 50.ベクトルデータベースと検索
• 51.ナレッジベースに基づくインテリジェントQ&Aの開発
• 52.エージェントワークフロー自動化
• 53.製品のパッケージングとデプロイ

• 54.ボーナス事例-自分に合った定投ファンドの選別

💡 学習のヒント：チュートリアル内容は公開時の業界実践に基づいています. 学習の際は現在のプラットフォームの最新ルールを併せて確認することをお勧めします.