开始之前
开始上课以前，我对 AI 的态度比较保守。虽然会关注一些消息，但没有系统学过，也没有做完过一个完整项目。
当时我快要开始研究生阶段的学习，希望提高学习和做事的效率，却不知道从哪里开始。
我当时比较需要有人带一下，告诉我第一步怎么走。
从想法到作品
八节课里，我做了几款轻度小游戏，其中包括养花游戏《六朵花》。AI 帮我处理故事和脚本、测试地图、轻量建模和报告，我也做了小程序、数据看板和 AI 应用。
这些项目让我练习把一个模糊想法说清楚、拆成任务，再判断和修改 AI 给出的结果。
做出几个小游戏当然很有成就感，但更重要的是，我开始知道怎么把一个想法慢慢做出来了。
当作品被别人看见
朋友和测试者开始试玩我的游戏，也会告诉我哪里有趣、哪里还需要改。作品被别人真正用起来以后，我会更具体地看见下一步。
后来我还参与了课程共创，并负责给别人讲美术入门。
我学到的东西不一定只能自己使用。只要整理清楚，也可以分享给别人，让别人少走一点弯路。
六朵花：让几个 AI 助手接力
做《六朵花》时，我让几个 AI 助手分别处理不同任务，再把上一步的结果交给下一位继续。
这个过程让我理解了 agent compounding：先想清楚任务和协作方式，AI 就不只是回答一个问题，而是可以接力参与整个制作流程。
AI 不只是用来问问题的。如果提前想好任务和协作方式，它其实可以参与整个游戏制作过程。
AI 做什么，人做什么
做的项目越来越多以后，我开始分清楚哪些事情可以交给 AI，哪些判断还是要自己来做。
AI 可以帮我解决技术问题和准备素材，但审美、风格和游戏手感仍然需要人来判断。
我是美术专业出身。AI 解决了一部分技术门槛，我就可以把更多精力放在选择和调整上。
哪些帮助真正用上了
Tina 的课程对我帮助比较大的地方是：她不只是告诉我工具怎么操作，还会带着我想清楚这件事应该怎么做。
我们会用讨论模式把需求说得更具体，也会把模糊的感觉量化，直到我能清楚表达自己要什么。她很有耐心，也会跟进我有没有真的把方法用起来。
我觉得自己学到的不仅是几个工具，更多的是一种思考和做事的方法。
给刚开始的自己
如果回到刚开始的时候，我会告诉自己大胆一点。先把想法说清楚，再动手试，不用因为没有技术基础就害怕犯错。
接下来，我还想继续做数据看板、本地部署和轻量设计。AI 已经不只是我偶尔打开的工具，而是进入了真实的工作流程。
我会比较推荐那些愿意对 AI 保持开放态度，也愿意自己动手试一试的人来学。没有技术基础，其实也没那么可怕。最重要的是先开始。