{"data":{"project":{"slug":"project-aipm-course","title":"AIPM 陪跑课程：以真实项目组织 AI 产品实践","summary":"围绕一个真实项目，从问题验证、MVP、AI 方案、开发、测试到上线复盘设计的项目制陪跑课程框架。","industry":"AI 产品管理与项目制教育","industry_group":"文化、教育与创意","kind":"工程方法","url":"https://deepevolutions.com/cases/project-aipm-course","api_url":"https://deepevolutions.com/api/v1/public/projects/project-aipm-course","source":"static_editorial_archive","verification_status":"not_independently_verified","source_url":"https://www.deepevolutions.com/cases/project-aipm-course","source_retrieved_at":"2026-09-29","disclaimer":"本案例仅展示内部候选课程的方法与结构，不代表课程已公开发布、完整授课或取得学员成效。","body_markdown":"# AIPM 陪跑课程：以真实项目组织 AI 产品实践\n\nAI 产品管理与项目制教育\n\n围绕一个真实项目，从问题验证、MVP、AI 方案、开发、测试到上线复盘设计的项目制陪跑课程框架。\n\n## 项目进程\n\nAIPM 已整理出内部候选课程框架：11 个模块从项目启动推进到上线验证与复盘，每一步都要求形成可检查的产物。\n\n## 背景与痛点\n\n只听概念和工具演示，很难判断一个 AI 产品是否解决了真实问题。学习需要有贯穿始终的项目、用户证据与验收门槛。\n\n## 解决方案\n\n课程以真实项目作为主线，按问题验证、MVP、AI 方案、工程、测试、部署和复盘组织模块，并为各模块设计产物与检查标准。\n\n### AI 技术\n\nPROJECT_BASED_LEARNING / AI_PRODUCT_MANAGEMENT / EVIDENCE_GATES\n\n### 工作流、管道与 Agent\n\n11 模块课程总纲 / 项目产物模板 / 模块验收门槛\n\n逐字稿、学员身份、课堂内容和原始项目资料不进入公开档案。\n\n## 效果反馈\n\n目前完成的是内部候选结构与模板，不是公开发布的完整课程正文；学员表现和实际教学结果没有作为案例成果陈述。\n\n本案例仅展示内部候选课程的方法与结构，不代表课程已公开发布、完整授课或取得学员成效。\n\n## 资料范围\n\n本文是网站公开的静态编辑资料，不等于已独立核验的客户成果或客户背书。请结合项目说明与原始来源判断。\n\n原始来源：https://www.deepevolutions.com/cases/project-aipm-course\n\n来源读取日期：2026-09-29","content_sha256":"ffe14b242994f83e5991f971a9a0b0fbc902229c6eb4d15c446d976eb925e26e","capability_codes":["PROJECT_BASED_LEARNING","AI_PRODUCT_MANAGEMENT","EVIDENCE_GATES"],"deployment_mode":"ON_PREMISE"}},"meta":{"request_id":"273c0983-3a0f-4ede-bfa3-b3bec7e74bbb","timestamp":"2026-09-29T12:52:11.135Z"}}