第三期直播课 - AI 谁都能学会，但产品思维这一轮最稀缺
还是先劝退
如果你自驱力很强，先别报课，你可以看这，老金解释的很清楚，我从头到尾没上过任何一个AI课程。
我的 GitHub 开源内容、飞书知识库、公众号文章，还有网上大量免费资料，都够你学很久。你愿意自己翻，愿意自己试，愿意把报错丢给 AI 一点点问，完全可以先走起来。
但如果你已经明显感觉到，自己缺的不是工具，是目标、判断和一套能在企业或课堂里落地的方法。
那你可以继续往下看。
第三期课程 2026 年 6 月 14 日开课，一共有 10 个周日课（季度课 - 保证最少10天，可能会有请假情况，不会超2天）。
其他前提信息看这里。
这次老金我想先承认一个事，第二期课，我讲深了。
第一期其实很清楚，就是 Claude Code 基础教程。环境怎么装，基础功能怎么用，Command、MCP、Hook、Skill、Plugin 这些东西怎么理解，怎么从零开始把 AI 编程工具跑起来。那一期适合刚入门的人，哪怕平时不写代码，跟着看一遍，至少知道自己该从哪里开始。
第二期我往上拔了一层。我拿自己的个人主页 aiking.dev 做案例，里面有第三方登录、支付、数据库、管理后台、小龙虾多 Agent 调用，还有前后端分离、Vercel、GitHub、域名、Cloudflare 这些真实项目里会遇到的东西。表面看是在讲一个网站，实际上我讲的是自己设计的一套元架构。
这套东西背后，揉了我 15 年的产品设计经验和企业管理经验。目标怎么拆，流程怎么跑，角色怎么配合，信息怎么流动，什么时候让 AI 执行，什么时候必须人来停一下做判断，这些我自己讲的时候很兴奋。
但对很多同学来说，确实太复杂了。
就算我把它做成了一个开源产品Meta_Kim，到最后上了第二期课的学员们都很难理解为什么这么做。。。
我后来想了挺久。第二期内容当然有价值，而且是非常有价值，远超课程定价，熟悉老金的都知道，我开课仅仅是为了满足想学习的人。。。在陪伴群里你甚至可以看到每天别人来问我基金的收益（掐会儿腰）。
至于课程评价，你可以在飞书左侧的导航栏里看到。
简而言之，交个朋友，独乐乐不如众乐乐。
只是第二期的框架内容它离不少人的当前位置太远。你刚学会开车，我突然开始讲城市交通系统，这里面当然有用，但你很难马上把它放回自己的生活里。
所以第三期，我想反过来。
不继续往复杂里拔，先往简单里落。
第三期不是工具课续集
第三期当然还会讲 AI，也会讲 Claude Code、Codex、Agent、工作流这些东西。只是这一次，工具不站在最前面。
这两年我接触的人越多，越发现一件事：AI 本身学起来没那么难。B 站刷两天，油管听一周，文档翻一翻，绝大多数人能把日常的写稿、查资料、跑小工具这些事跑起来。
难的不是上手，是上手之后拿它干嘛。
很多人学完 prompt、学完 Agent、学完 RAG，回头一看，自己做的东西还是给自己用。给老板汇报、给客户用、给学生练，全都没影。
我后来慢慢想清楚一个事：AI 短期能学会，但产品思维短期学不会。产品思维不是某个工具、某本书、某门课能一次性塞给你的，它是你能不能站到用户那一侧，看清他要什么、愿意为什么买单、你做的方案他能不能真的用起来。
我做了 15 年产品和10多年的复杂团队管理，越往后越觉得这句话重：会写代码的人多，能做出符合其他人的服务的人少。后者才是这一轮 AI 真正能放大价值的地方，也是后面三五年最稀缺的能力。
第三期我就想围绕这个来。
怎么判断自己的方向对不对。怎么从用户真实场景拆出可治理的问题。怎么用证据做决策而不是拍脑袋。怎么让 AI 帮你执行，但不让 AI 替你做判断。怎么把一次成功复制成下次能用的 SOP。怎么在毕业时拿出一个能对外展示、能讲给老板和客户听的项目。
这些事跟工具没关系，跟你是不是真的在做"给别人用的东西"有关系。
我现在更关心的是，怎么做出"能服务别人"的东西
前两期更像是在帮个人把工具跑起来。第三期开始，我想把视角拉远一点。
不只讲一个人怎么用 AI 提效，也要讲一套方法怎么帮助你做出"能服务别人"的东西。服务客户、服务学员、服务同事、服务老板，都可以。区别只在于你有没有把对方当成一个具体的人去理解。
很多人知道 AI 火，也愿意试，但不知道从哪里开始。客服能不能先用，销售线索能不能先整理，培训资料能不能先做成可复用的 SOP，公众号和私域内容能不能变成获客入口，这些问题比模型参数重要得多。
大家不缺工具清单，缺的是把 AI 放进真实任务里的能力。写一个需求，拆一个项目，做一次调研，完成一个能展示的作品，再把过程讲清楚，这比只知道某个工具怎么点更重要。
我之前讲元概念也是为了找到底层判断标准。
你学一个按钮，要知道它服务哪个目标。你练一个提示词，也要知道怎么把模糊任务拆成能执行、能验收、能复盘的流程。
很多人不是缺 AI，是缺一套从问题到落地的路径
最近我看很多人用 AI，最大的问题不是不会写 prompt。
prompt 当然重要，但很多时候，第一句话乱，根子不在表达能力，而在自己心里没有判断标准。做账号，不知道自己到底要服务哪类客户。做产品，不知道第一版先解决哪个痛点。做企业培训，也说不清到底是给老板看趋势，给员工提效率，还是给学生做就业能力补充。
这种情况下，AI 越强，反而越容易把人带偏。
因为它太会给答案了。你丢一个模糊问题过去，它也能给你一套完整方案。标题很顺，结构很齐，步骤也多，看起来像那么回事。
但那不一定是用户的目标，更不一定能落到他那条业务流程里。
我以前讲人机协同，常说一句话，人负责目标、判断、取舍和验收，AI 负责搜索、生成、执行和提醒。现在我越来越觉得，这已经不只是一句理念，它会变成接下来普通人和小团队最关键的能力分工。
AI 的能力会快速迭代。今天不会的，过几个月可能就会了。今天很贵的，过一段时间可能就便宜了。今天需要手动操作的，明天可能就被某个工具自动化了。
但用户面对的真实问题不会消失。客户是谁，预算能不能撑住，员工愿不愿意改流程，学生拿到的东西能不能拿去面试，这些事 AI 可以帮你分析，却很难替你承担。
这才是产品思维要解决的事。
第三期到底讲什么
第三期分四个模块，从环境准备一路走到毕业展示，我会尽可能以小白能听懂的方式来讲。
第一个模块叫工作台搭建与判断系统。先把环境跑起来，再把你脑子里那个模糊想法拆成可治理的问题，写进问题库。然后是资料收集和决策矩阵，把"凭感觉"换成"凭证据"。
第二个模块叫Agent 决策委员会。这一步是把"AI 帮你干活"升级成"AI 帮你做决策准备"。
第三个模块叫执行复盘与交付。把决策拆成任务，把任务推到执行看板，再把成功经验整理成 SOP，把失败教训整理成复盘规则。这一步是把单点成功变成可复制的系统。
第四个模块是毕业展示。这一步是把"学了一堆东西"换成"我能讲清楚自己解决了一个什么问题、用了什么方法、留下了什么资产"。
这里老金结合了飞书，因为它在市场调研中，企业的使用占比是最大的。
到毕业时你手里会有这些东西：一份目标库、一份问题库、一份资料库、一份决策库、一份任务清单、一份 SOP、一份复盘记录，外加一个能讲的展示项目。
工具可以换，飞书可以换成本地文件夹，Claude Code 可以换成 Codex。但这套目标→问题→证据→决策→执行→SOP→复盘的闭环不会变。
对，你可能看出来我想干的更大的事情了。
孵化超级个体，这里不但只那种单干的人，也可能是在组织中的超级个体，它不一定非得是一个人。
这门课适合谁
如果你只想学 Claude Code 基础，第一期录播更合适。那一期就是从安装、基础功能和常见系统讲起，适合先把工具跑起来。
如果你已经能跟着工具做一点东西，但总觉得自己做事没有主线，第三期可能更适合你。尤其是正在做中小企业 AI 落地、高校培训、私域运营、内容获客或者小团队提效的人，这期会更贴近你现在的问题。
这期不是教你多会一个按钮，是陪你把一些更底层的问题想清楚。目标到底是什么，第一步落在哪里，哪些判断必须人来做，AI 执行到什么程度应该停下来验收。
第三期到底在补什么
很多人学 AI，最大的问题是学完以后手里只有一堆技巧。
会写 prompt，但不知道从哪个真实问题切进去。会用 Agent，但拆不出一个可落地的决策。能跑通工具，但拿不出一个能讲给别人听的项目。
第三期想补的是中间这一段：从技巧到项目的路。
本期课之后，你手里不是一个半成品，而是一个完整的、能对外展示、能讲给老板和客户听的东西。
这个"有完整东西"的感觉，比多会十个工具重要得多。
这一次，我不想把课讲得更复杂。我想把它讲回真实场景里。
AI 会越来越强，执行会越来越便宜。真正稀缺的，可能会变成一个人、一个团队、一家公司，能不能做出一个别人愿意用的东西。