从正确认知到产品落地 —— 面向电信业务场景的 AI 工程实践。配套 25 页蓝白电信风课件与全部在线演示环境，本页即课程导览站。
概念 → 方法 → 交付：先说得准，再算得清，最后做出来上线。
任何"AI 应用"都可以拆成这条链路；讲案例时回指本图，概念就不会散。
| 术语 | 一句话定义 | 类比 | 解决什么问题 |
|---|---|---|---|
| MCP | 模型上下文协议：模型连接外部工具与数据的统一协议 | USB-C 统一接口 | 工具接入各自为战、重复写适配器 |
| Skill | 可被 Agent 加载的流程文档包（步骤 / 模板 / 脚本） | SOP 作业指导书 | 专家经验不沉淀，同样的坑反复踩 |
| Hermes | 开源 Agent 运行时框架（本课演示环境） | 工作站整机 chassis | 把工具、记忆、消息通道组装成一个 Agent |
| Claw | OpenClaw 系开源个人助理 Agent 项目 | 开箱即用的整车 | 个人场景开箱即用的助理形态 |
第二模块是观念课：先破"万能药 / 许愿机"两种迷信，立"成本与验收"两个习惯。
擅长结构化生成、信息整合、重复规则劳动与 7×24 原型验证；不擅长为结果负责、读懂没说出口的需求、保证事实 100% 正确。把它当需要明确验收标准的快实习生。
Token 是输入+输出文本的计价单位，档位间单价可差数十倍；Agent 一个回合是多次模型往返，估时按回合不按秒。最贵的不是算力，是没说清的那句话。
目标（给谁看、解决什么）、形态（页数 / 栏目 / 风格 / 格式）、标准（参考样例或验收清单）。"双碳 PPT"三轮全量返工的教训：需求不清 = Token 与时间双倍花。
草稿与格式任务用轻量 / 量化档；方案与复杂代码上满血档；思考等级按需升降——把预算花在难题上。工具越用越聪明的关键：Skill 沉淀流程、知识库沉淀事实、记忆沉淀偏好。
实操① 用 AI 做一份"能交差"的 PPT（本课件即该流程产物）；实操② 用 AI 创建并部署一个网站。
翻车对策：先定版式再填内容；数据必须给信源；统一设计变量防风格漂移；渲染成图校对，不在编辑视图里"感觉良好"。
验证纪律：JS 先过检查器；无头浏览器真渲染真截图；上线后 curl 逐页验收——不把"部署成功"当"任务成功"。
以下截图均为课程制作当日实测抓取，非摆拍；链接可现场打开。
AgentRun Serverless + Qwen + RAG：知识问答与双主题 PPT 生成，知识版本化、生成结果逐页视觉校验后交付。
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协议逆向 H5 网关 + 全量爬虫：31 省 22,732 条资费、run2 命中 10,741 问题（37.0%）、高危 2,373；R01–R15 规则引擎 + xlsx/长图双报告。
交付范式展示 myai.stevenchen.top ↗推进原则：先单点试点再横向推广；所有交付物保留验证记录（截图 / 日志 / 清单），汇报时直接出示。
工具选型 + 需求三件套。本周：每人改写一个真实需求为合格版本。
知识库 / MCP 接入业务。本周：选一个高频问答场景入库试点。
原型站点 / Agent 上线。本月：一个可访问链接对外可演示。
Skill 化经验，团队复用。本季：流程模板入库，新人直接调用。