不是多学几个工具， 而是把一个问题做完整。
以这个反馈工作台为例：它不需要复杂的功能，但每个操作都应有明确的结果。
场景是一支小型产品团队收到了零散反馈。这个原型把问题、背景、验收条件与处理状态放到同一个地方，让负责人知道下一步该做什么。
- 范围：收集与处理反馈，不把聊天、支付和复杂权限塞进第一版。
- 交互：点开一条反馈，读完整背景与验收条件，再更新处理状态。
- 交付：留下可操作的界面、清楚的需求说明，以及检查关键操作的方法。
每走一步，都留下可以检查的东西。
先定义问题，再决定用什么。遇到需要补代码或接流程的地方，再进入对应章节。
先问要做什么，再选工具。
这些是现有学习章节的入口。选一条与你当前任务相关的路线，不需要一次学完所有工具。
开始之前，你可能想确认
没有编程基础，可以从哪里开始？
先读 AI 产品思维和需求定义，再做一个范围很小的界面原型。进入代码修改和接口集成时，需要逐步补足相关基础；原型可操作不代表已经可以承载真实业务。
反馈工作台可以操作什么？
点开任意一条反馈，可以查看完整背景、验收条件并修改状态；完成数量会随之更新。点击“恢复初始记录”恢复最初的四条反馈；这些记录按产品练习场景编写。
AI Builder 和 Vibe Coding 是什么关系？
AI Builder 关注从问题、产品范围到交付的整体过程。Vibe Coding 侧重与 AI 一起理解、编写和修改代码，是需要更精细实现时的一条学习路线。
做完原型后，怎么判断能不能正式使用？
继续检查数据保存、权限、安全、异常处理和部署配置，并按实际业务要求验收。课程中的工具练习和界面原型不能代替这些检查。
从一个清楚的问题开始。
第一课先建立 AI 产品的基本判断：要解决谁的问题，第一版做到哪里，什么结果才算有用。