Outcomes
学完这一阶段，你应该能做到什么
不要求一次到位，但你至少应该把这几个判断和动作练熟。
- 知道如何把前端、后端、数据层和部署拆成可协作子任务。
- 能让 AI 参与接口设计、数据库迁移、认证与监控方案讨论。
- 理解发布不是“把站点传上去”，而是一条从构建到验证的完整链路。
Lessons
核心课时
每节课都为一个工程动作服务，而不是只堆定义。
60 分钟
前端页面、组件与状态
让 AI 写 UI 和交互时，先定义设计语言、组件边界和数据来源。
65 分钟
后端接口与数据层
接口契约、错误处理、权限和迁移脚本，都是 AI 必须被约束的区域。
55 分钟
认证、安全与观测性
不要把安全当成上线前补丁，而要把它写进最初的任务边界。
60 分钟
从本地构建到 Cloudflare 发布
学会把构建命令、输出目录、环境变量和域名绑定放进标准流程。
Deep Dive
这一阶段真正要建立的工程习惯
读完下面这些部分，再去做练习和复盘，学习效率会高很多。
全栈项目最怕边界模糊
前端、后端、数据库和部署同时变化时，AI 很容易在未明确约束的地方做出隐性假设。因此你要先定义接口、数据模型、错误语义和发布边界。
边界越清晰，越适合并发拆任务；边界越模糊，越应该由主代理或人类先收敛方案。
安全和监控要提前出现
认证、权限、敏感数据、日志脱敏和错误监控，不应该被当成后面补的“增强项”。如果你一开始不写进任务边界，AI 生成的初版往往会遗漏这些高风险点。
把这些内容提前定义，也能让 review 更聚焦。
部署是工程能力，不是按钮
发布到 Cloudflare Pages 之前，你需要先保证本地能稳定构建、环境变量可管理、输出目录正确、预览链接可验证。
这套流程越明确，后续接 GitHub 自动部署和自定义域名时越省心。
Mission
设计一个全栈课程网站的交付方案
围绕课程站点，拆分出前端内容渲染、进度存储、部署配置和域名绑定四类任务，并说明每类任务的验证方法。
- 先写各模块的输入、输出和接口边界。
- 再写哪些部分可以用 AI 并发推进，哪些需要主代理统筹。
- 最后把发布前检查写成清单，包括构建、预览和域名。