企业内训
到企或线上，按岗位分层定版。1 天讲透一个认知层，2 天做骨干深拆。
全员 / 骨干 / 决策层DIRECTION / 主讲方向
主线只有一句：让 AI 真正进到团队的日常工作里，并且能验收。四个方向对应四种人、四种卡点。
COURSES / 课程目录
每门课都写清了受众、时长和终局交付物。点开任意一门看章节目录，带「试看」标记的课时可直接阅读讲义要点。
课程内容持续更新，时长与模块数可按团队现状裁剪。进入课程列表 →
UPDATES / 最近更新
内容取自真实交付现场，滚动补充，不空谈理论。
从一轮对话到一个工程周期：决策分级、护栏与授权、只认实测、长任务治理——四讲一条链，素材取自 2026-10 真实生产交付。
8 门课程的讲义与备课稿全部结构化入库，其中 16 讲的 Codex 3D 游戏课已全部达到成课级。
把 FDE 内核变成全员认知的 6 模块课程，理念已定稿，提供全员 / 骨干 / 决策层三个版本。
ABOUT / 讲师是谁
不是讲概念的培训师。这些课里的每一个案例、每一条判定标准，都来自真实交付现场。
老孟
AI 工程化交付讲师 · Hi,Ula
「我讲的不是 AI 有多强，是怎么把 AI 用好、用稳、用到能上线—— 这件事我踩过的坑，比我看过的资料多。」
从需求到上线的端到端交付，覆盖零售、汽车、物流、通信、出行、跨境等行业。
既写代码也定方案，既管交付团队也背项目结果——知道哪一步最容易失控。
把 AI 项目从 Demo 推到生产；把团队每个人的交付水位抬起来。
离用户能长期用、你能长期管，中间还差大约 80% 的工作量。这段路，才是课程真正覆盖的部分。
是工程化没到位、预期错位。业务侧看不懂交付水位，技术侧只报「已完成」，两边就都失控了。
应该是下课就能用的东西：一张分级表、一份施工单、一条可复跑的验证命令。
PRINCIPLES / 教学主张
这些不是口号，是每门课里都会落到判定标准上的硬要求。
不接受「AI 回答得挺好」。看的是提交记录、测试通过数、冒烟结果。凡是说「已完成」，都要给出可复跑的验证方式。
Demo 证明想法可能成立；生产才证明用户能长期用、你能长期管。两者之间差的那 80% 工作量，正是课的重点。
环节做完不算交付完成，交接不是甩手，是带着验收标准的移交。每个岗位都要知道自己交付给谁、交付什么。
一百条提示词模板，不如带着一个真实项目跑完全程。课程里的案例都来自真实交付，可回溯，不编数字。
FORMATS / 授课方式
同一个主题，面对全员、骨干和决策层，讲法完全不同。先对齐一次现状，再定形式和时长。
到企或线上，按岗位分层定版。1 天讲透一个认知层，2 天做骨干深拆。
全员 / 骨干 / 决策层课程 + 真实项目一起跑。课上讲方法，课下跟着你们的项目走一遍，卡点当场解决。
带真实项目进课堂决策层对齐用。半天只讲三件事：现在卡在哪、该投什么、怎么验收。
3 课时面向个人与小型团队的分期系列课，按模块推进，课后有作业和验收标准。
按模块排期FAQ / 常见问题
可以。授课前先做一次需求对齐，从现有 8 门课里选课、裁剪或重组模块，必要时换成你们的业务案例。
都支持。内训与工作坊建议到企，便于结合现场讨论与真实任务练习；系列课与公开课线上即可。
看课程。认知类课程（全链路交付、商业表达）对所有岗位开放，不设技术门槛；开发与工程类课程面向有实际项目经验的开发者。每门课的详情页都写明了前置要求。
认知类课程可承接全员规模；开发类课程为保证现场练习质量，建议单班控制在合理人数内。具体按课程形态与训练强度评估。
每门课都有明确的终局交付物。比如：一张自主权分级表、一份分阶段施工单、一份个人全链路交付地图、一份可路演的白皮书。不是听完就散，是带走能用的东西。
按授课天数、人数与定制程度评估。先把团队现状和想解决的问题说清楚，会给出一份包含课程组合、时长与人数的建议方案。
不需要准备材料，把卡点讲清楚就行。会收到一份针对性的课程组合建议。
加微信或发邮件，说下团队现状即可。
