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。
- 能独立完成一次从需求到部署的完整交付。
- 会用 Cloudflare Pages 发布教程或产品站点，并处理自定义域名。
- 建立自己的 prompt 模板、审查清单和多步工作流资产。
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。
45 分钟
毕业项目选题与范围控制
宁可做小而完整的产品，也不要做大而失控的样板堆砌。
55 分钟
发布前最后一公里
把构建、预览、环境变量、域名和回滚策略全部走一遍。
50 分钟
上线后的监控与迭代
看错误、看反馈、看使用路径，让 AI 参与复盘和下一轮拆解。
45 分钟
形成你的个人工作流资产
把有效 prompt、清单、脚本和技能沉淀下来，持续提高交付速度。
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。
毕业项目要证明什么
毕业项目不是为了证明你会调用多少 AI 工具，而是为了证明你能把需求拆解、实现、验证和发布组织成一条可靠的链路。
哪怕只是一个中等规模的教程站，只要它有清晰内容结构、互动组件、构建流程和上线结果，就足以说明你已经进入真正的工程实践。
发布不是终点
一旦项目上线，真正的反馈才开始出现。你需要收集用户行为、错误信息和内容盲区，再让 AI 协助你做下一轮改进。
这就是为什么高手不会把一次成功上线视为终点，而是把它当作稳定迭代的起点。
从学习者变成高手
高手的区别不在于会多少命令，而在于他能稳定地复用流程，知道何时扩张、何时收缩、何时停下来验证。
把你的 prompt 模板、review 清单、部署脚本和经验沉淀下来，你就会从“会用 AI”变成“会组织 AI 完成交付”。
Mission
完成并发布一个自己的课程或工具站
选择一个你感兴趣的主题，按“内容结构、交互功能、验证方案、部署策略、域名计划”五个维度完成发布方案。
- 用阶段目标控制范围，不追求第一版什么都有。
- 在发布前跑完整构建与手动冒烟，把高风险点列成清单。
- 上线后记录首轮反馈，并安排下一轮迭代任务。