AI自主系统训练营
面向知识工作者的 AI 自主系统实战课程。用四步走方法论，教你搭建能持续拆解任务、调用工具、处理异常、提交结果并自我迭代的 AI 自主系统，从 AI 工具使用者，升级为 AI 自主系统设计者。
课程缘起：从聊天工具，到 AI 自主系统
过去一年，或许你已经习惯用 AI 写代码、改文案、查资料、做总结。但你也很快发现：AI 越强，你越忙。因为每一步都要你发起，每个异常都要你判断，每个结果都要你接着往下推。真正拉开差距的，不是写出更复杂的提示词，也不是创建更多 skill，而是能否把一类反复发生的任务，设计成一个 AI 可以持续运行、交付的系统。
AI 聊天工具
你问一句、它答一句。能查资料、能改文案，但你一停止输入，AI 就停止工作。你停，它停。
AI 智能助手
你写好提示词、配置好 skill，AI 可以完成一个具体任务。但遇到复杂流程，仍然需要你不断介入和盯着。你盯，它做。
AI 自主系统
你设定目标、边界和验收标准，AI 能持续拆解任务、调用工具、处理异常、提交结果，并在反馈中迭代。你走，它干。
四步走，搭建你的 AI 自主系统
阳志平老师将 AI 自主系统的搭建，抽象为四个关键阶段
系统初始化
搭建一个 AI 可接管的项目环境。完成仓库结构、上下文目录、任务记录、工具权限与协作规则，让 AI 从一开始就站在「可接管的系统」里，而不是零散对话中。
系统分析
对齐目标与已有最佳实践，把可复用经验转化为系统设计依据。学会分析标杆案例、提炼关键流程、定义输入输出与评价标准，让 AI 站在已有经验上持续推进。
系统原型
跑通最小闭环。完成一个能真实执行的 AI 工作流，让 AI 真正执行一次完整链路，而不是停留在规划阶段。
系统迭代
让系统在反馈中进化。学会用 PR、日志、验收清单与复盘机制，让 AI 在真实执行中不断优化，而不是一次性生成结果。
课程大纲
共 6 讲，每讲 60–90 分钟，以每周一至两讲的节奏展开，围绕编程、科研、营销、健康四大场景落地
导论：如何设计一个好的自主系统
阳志平AI自主系统关键方法论
阳志平AI自主编程系统
趋静AI自主科研系统
下山雨AI自主营销系统
蒲素AI自主健康系统
蒲素课程团队
阳志平老师指导教研并主讲核心章节，趋静、下山雨、蒲素共同主讲应用章节
阳志平
教研指导、主讲导论与方法论
AI 不再只是一个回答问题的工具，而是可以替你独立工作几个小时的同事。今天来看，实现 AI 自主系统依然有很多门槛：认知门槛、技术门槛，但我相信，当你体验到那种感觉，当你在跑步、工作、休息的时候，AI 依然在勤勤恳恳帮你在干一个复杂项目时，你再也回不到从前了。
趋静
主讲 AI自主编程系统
AI 自主编程的关键，不在写出更复杂的提示词，而在能不能把仓库、issue、PR、分支保护、worktree 这些工作底座搭好。这门课会带你一步步搭起来。
下山雨
主讲 AI自主科研系统
科研里最折磨人的，往往不是写论文那一刻，而是几百篇文献怎么筛，综述大纲怎么搭，实验与数据怎么推进。从文献到原型、从数据到论文，每一步都可以拆给 AI 异步处理，形成一套 AI 自主科研工作流。
蒲素
主讲 AI自主营销/健康系统
知识工作者每天有太多事需要亲自盯。从一篇推文到一周工作复盘，凡是「需要你天天盯」的事，都值得重新设计成 AI 自主系统。