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M6-L1 为什么要做作品集
能力看不清，就得靠作品说话 简历写「精通 AI」没人信；一个跑通的小工具、一篇被转爆的科普文，胜过十句自夸。作品集是 可验证的能力证据 。
M5 实战作业：你的第一个自动化工作流
目标 搭一个真正能跑的最小自动化流，并跑通一次。 步骤 选一件你每周重复 ≥3 次的小事（如「收藏的文章想存摘要」）。
M5-L5 安全与成本
自动化最大的坑：失控 一个没设限的流，可能半夜给你群发 200 封邮件、把整张表改崩。上安全阀： 成本控制 ：给调用 AI 的步设置每月预算上限，超了就停。
M5-L4 低代码自动化工具盘点
三款主流低代码工具 Zapier ：最省心，连接器最多，适合纯小白；按任务量收费，复杂流偏贵。 n8n ：开源可自托管，节点灵活、能写代码，适合爱折腾的人；
M5-L3 用AI串联多步骤
一个最小可用流：邮件 → 摘要 → 待办 这是最值得搭的第一个流： 触发 ：收到带「周报」标签的邮件。 AI 摘要 ：把邮件正文交给大模型，输出「3 条要点 + 需要我做的 1 件事」。
M5-L2 触发器与连接器
触发器：让流程自己醒过来 常见触发器有四类： 时间 （每天 9 点）、 事件 （收到带「周报」的邮件）、 文件 （网盘新增 PDF）、 Webhook （别的系统喊你）。
M5-L1 从一次性任务到可复用工作流
一次性任务 vs 可复用工作流 做一次就完的事（比如「把这封邮件总结一下」）不值得自动化； 每周重复 3 次以上、步骤固定、跨应用 的活才值得。
AI 翻车名场面：让大模型"走路去洗车"，它真的去了
从"50米洗车"之问到豆包赔600元赖账，2026年大模型翻车现场盘点。幽默背后，是 AI 幻觉与"讨好型人格"的技术真相。
吃完小龙虾，虾壳别扔？它能"抓"住水里的微塑料
上海海洋大学学生用废弃小龙虾壳做成吸附材料，高效捕获水中微塑料——"以废治废"的绿色化学，既解决厨余又治理污染。
M4 实战作业：个人数据处理 SOP 卡
M4 实战作业（Lab）· 产出「个人数据处理 SOP 卡」 > 交付物：一张你自己的"读文档/理表格/出图"三步法卡片，今后碰到信息整理直接套。
M4-L5 可视化建议 SOP：画什么图、怎么让 AI 出图
L5 · 可视化建议 SOP：画什么图、怎么让 AI 出图 > 目标：不再"为了好看而画图"，而是"为表达结论而选图"，并让 AI 帮你出图表代码。
M4-L4 摘要与结构化：从杂乱到一页纸
L4 · 摘要与结构化：从杂乱到一页纸 > 目标：面对零散信息，产出老板 3 分钟能看完的"一页纸结论"。  一页纸的结构 `` 【背景】为什么…
M4-L3 用 AI 处理表格：Excel/CSV 分类、公式、洞察
L3 · 用 AI 处理表格：Excel/CSV 分类、公式、洞察 > 目标：不靠手算，让 AI 帮你理清表格、写对公式、看出门道。
M4-L2 用 AI 读文档：PDF/网页/长文提取要点
L2 · 用 AI 读文档：PDF/网页/长文提取要点 > 目标：把"读不完的长文"变成"可汇报的要点 + 可追问的知识库"。
M4-L1 数据与信息整理的新流程
L1 · 数据与信息整理的新流程 > 目标：面对一堆文档/表格不再头大，建立"你定问题、AI 读料、你决策"的整理流程。
当 AI 开始替你写代码：一个普通人也能看懂的编程革命
必学必会 · 2026.07.27 当 AI 开始替你写代码： 一个普通人也能看懂的编程革命 通俗版 · 全文约 2800 字 · 读完看懂 AI 编程到底在变什么 你可能听过这样的新闻：「AI 自己…
AI 锁定效应与开源替代：Aider、Continue 与 OpenCode
当 AI 写的代码只有 AI 才懂，锁定就来了；开源工具是反制。
AI 编程的成本账：Token 计费时代的 TCO 困局
为什么「自主 Agent」一个月能烧掉上千美元？算清总账才能用得安心。
SWE-bench 与代码能力评测：AI 编程到底有多强
SWE-bench 为何成为 AI 编程的「高考」？它测的到底是什么。
从补全到 Agent：2026 年 AI 编程的六大趋势
Agent 化、多 Agent 协作、CI/CD 集成、设计到代码闭环、AI 原生工作流、成本博弈。