2026年6月14日 AI for Product Owners 认证训练营
1. 什么是智能体编程与SDD,以及为什么不用Vibe Coding
2. 智能体编程 + SDD 对未来 IT 行业的冲击
3. 工具链与开发环境安装
4. 实战:30分钟,无需编程经验,从想法到实现一个完整功能
5. SDD核心:规则,技能,工作流和知识
关于“木刀道场”:
木刀:学习过程中使用“木刀”:都是免费的工具,无需翻墙,无需额外购买Token,虽不锋利,但足够学习使用。
道场:道场没有门槛,这里都是同伴。不论我们的背景是什么,一起交流、一起进步。业界最新经验、资讯会持续在群里更新。
木刀:学习过程中使用“木刀”:都是免费的工具,无需翻墙,无需额外购买Token,虽不锋利,但足够学习使用。
道场:道场没有门槛,这里都是同伴。不论我们的背景是什么,一起交流、一起进步。业界最新经验、资讯会持续在群里更新。
课前准备:
#1 准备你的日常 AI 工具箱
| 编号 | 大模型/工具 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | Qwen(通义千问) | 国内推荐:
|
| 2 | HedgeDoc.pro | 简单好用的多人在线 Markdown 编辑器 |
| 3 | Sublime Text 编辑器 | 可选:免费的 Markdown 编辑器,编写 Prompt 首选 |
| 4 | Markdown 语法小抄在线版 / Markdown 语法小抄下载 | 建议阅读 + 收藏:Markdown 语法小抄,下载的文件可以用上面的 Sublime 打开 |
#2 与 AI 有效沟通的语言 – Markdown 语法简要
Markdown 是一种轻量级标记语言,用简单的符号实现格式化,让写作者专注于内容而非排版。以下是编写提示词时最常用的语法:
| 语法 | Markdown 写法 | 效果说明 |
|---|---|---|
| 标题 | # 标题 / ## 二级标题 |
1-6个#表示1-6级标题 |
| 粗体 | **粗体** |
粗体 |
| 斜体 | *斜体* |
斜体 |
| 列表 | - 项目 或 1. 项目 |
Bullet Point列表 / 数字序号列表 |
| 链接 | [链接文字](URL) |
可点击的链接 |
| 代码 | `代码` 或 ```代码块``` |
行内代码 / 代码块 |
| 引用 | > 引用内容 |
引用块 |
| 分隔线 | --- |
水平分隔线 |
| 表格 | | 列名 | 列名 ||------|------|| 内容 | 内容 | |
用竖线分隔列,第二行用分隔线隔开表头和内容 |
#3 Markdown 示例
你猜你现在正在看的这个网页可以用什么语言写?
在HedgeDoc.pro中新建一个文件,然后在左上角,找到如下图所示的”View(眼睛图标)/Both(两列图标)/Edit(铅笔图标)”三个视图选项

选择三个视图中间的”Both”视图(两栏图标),然后在左边黑色的编辑界面黏贴以下 Markdown 语法的代码。
BASH
# 与 AI 沟通
## #1 准备你的日常 AI 工具箱
| 编号 | 大模型/工具 | 说明 |
|------|------------|------|
| 1 | [Qwen(通义千问)](https://chat.qwen.ai) | 国内推荐:1. 不限流量 2. 百炼平台 token 价格低 3. 聪明程度 ok |
| 2 | [HedgeDoc.pro](https://hedgedoc.pro) | 简单好用的多人在线 Markdown 编辑器|
| 3 | [Sublime Text 编辑器](https://www.sublimetext.com/download) | 可选:免费的 Markdown 编辑器,编写 Prompt 首选 |
| 4 | [Markdown 语法小抄在线版](https://www.markdownguide.org/cheat-sheet/) / [Markdown 语法小抄下载](https://www.markdownguide.org/assets/markdown-cheat-sheet.md) | 建议阅读 + 收藏:Markdown 语法小抄,下载的文件可以用上面的 Sublime 打开 |
---
## #2 与 AI 有效沟通的语言 -- Markdown 语法简要
Markdown 是一种轻量级标记语言,用简单的符号实现格式化,让写作者专注于内容而非排版。以下是编写提示词时最常用的语法:
| 语法 | Markdown 写法 | 效果说明 |
|------|--------------|---------|
| 标题 | `# 标题` / `## 二级标题` | 1-6个#表示1-6级标题 |
| 粗体 | `**粗体**` | **粗体** |
| 斜体 | `*斜体*` | *斜体* |
| 列表 | `- 项目` 或 `1. 项目` | Bullet Point列表 / 数字序号列表 |
| 链接 | `[链接文字](URL)` | 可点击的链接 |
| 代码 | “ `代码` “ 或 ` “`代码块“` ` | 行内代码 / 代码块 |
| 引用 | `> 引用内容` | 引用块 |
| 分隔线 | `---` | 水平分隔线 |
| 表格 | `| 列名 | 列名 |`<br>`|------|------|`<br>`| 内容 | 内容 |` | 用竖线分隔列,第二行用分隔线隔开表头和内容 |你会看到如下图所示的结果:

1. 比较左边的代码和右边内容的关系
2. 尝试修改左边的代码,看右边内容的更新
练习:
用 Markdown 语法重写以下产品需求:
BASH
AI故事接龙产品需求
这是一个 AI 故事接龙的网页应用。用户和 AI 你一句我一句地接力加故事情节,一起把故事写下去。
首先用户点”创建故事”,什么都不用输入,AI 就自动编一个故事开头,等待用户接龙。
然后用户写一段(50 字以内)的新情节,以及用户姓名(手动填入),提交后, AI 马上再续写一段,然后继续等待下一个用户接龙。
AI 写的内容要有意思:要求出人意料、跌宕起伏。AI 写的情节,作者标为”AI”
首页需要一个故事列表,按时间排序。每个故事有个风格标签(像”惊悚”、”浪漫”这种,由 AI 自动分析产生),一句 AI 总结的梗概,还有接龙了多少段。没有故事的时候给个空状态提示就行。
点击列表里的故事就进入详情页,能看到所有接龙内容,底部有输入框可以继续写。
详情页还有个”重新开始”按钮,点了之后在原位弹出确认提示(不要用弹窗),确认后清空故事,AI 重新生成一个开头。#4 编写提示词
驾驭 AI 必备 – 有效提示词之 STAR 范式
| 元素 | 核心问题 | 推荐长度 | 常见错误 | 最佳实践 |
|---|---|---|---|---|
| S – Situation | 谁?什么背景?目前在做什么?为什么需要 AI? | 100 字内 | 写成个人简历 | • 无指令:不要写任务指令,只描述背景 • 只写跟任务有关的事实 • 使用 {}:用 {粘贴完整的背景和概念} 作为占位符,让用户动态填写,提高模板可复用性 |
| T – Task | 希望 AI 做什么?产出什么? | 120 字内 | 模糊的指令,例如”帮我写个脚本” | • 提供清晰、明确、无歧义的任务指令,让大模型清楚理解要做的事 • 分解:一句话一个指令 • 动词导向:使用动词引导的指令 • 关键要求:添加关键要求描述(例如 SMART 原则) |
| A – Action Role | 希望 AI 扮演谁?具备什么技能? | 200 字内 | 只写”你是某个领域的专家” | • 专业角色:指定具备任务相关技能的角色 • 领域知识:强调应当具备的专业知识 |
| R – Rule | 等待什么输入?产出什么输出?格式限制? | 120 字内 | 忽略格式限制,导致输出内容冗长杂乱 | • 指定清晰、一致的任务规则 • 实例化:给出实例帮助 AI 理解 • 边界清晰,例如将”请尽可能清楚描述”改为”必须提供至少三个场景” • 质量要求:如有质量标准,明确说明 • 模板:指定句式/结构模板 • 输出格式,例如纯文本、文本块等 |
#5 尝试以下提示词
BASH
# S -- 背景
## 我的母语是中文。
## 我的第二语言是英语。
## 我需要一个助手,能在中英文之间进行翻译。
# T -- 任务
## 等待我的输入。
## 识别我的输入是用哪种语言写的。
## 将其翻译成另一种语言。
## 只输出翻译结果,不输出原文。
# A -- 角色
## 你是简体中文和英语的母语级专家。
## 你是一名专业翻译,擅长产出自然、准确、符合语境的翻译。
# R -- 规则
## 在我提供要翻译的文本之前,不要回答任何问题。
## 对于每个输入,首先检测原始语言。
## 将输入翻译成另一种语言。
## 使用前缀:
### [CN:] 表示简体中文
### [EN:] 表示英语
## 只输出翻译结果。
## 不要添加解释、注释或额外文本。
## 输出为纯文本。
## 示例:我输入”你叫什么名字?”,输出应为:
[EN:] What is your name?#5 练习
写一个编辑提示词的提示词,或者把 PRD 转为 用户故事 + AC 的提示词
推荐电脑配置
| 平台 | 可用型号 | 芯片 / 处理器 | 内存 | 存储 | 适用性 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mac | MacBook Air M3 | Apple M3 | 16 GB | 512 GB SSD | 最佳选择 |
| MacBook Pro M3 / M4 | Apple M3 / M4 | 18 GB+ | 512 GB SSD | 最佳选择 | |
| MacBook Air M2 | Apple M2 | 16 GB | 512 GB SSD | 推荐 | |
| MacBook Air M1 | Apple M1 | 16 GB | 256 GB SSD | 可用 | |
| Windows | ThinkPad X1 Carbon (Gen 11+) | Intel Core i7-1365U+ | 16 GB | 512 GB SSD | 最佳选择 |
| Dell XPS 14 / 16 | Intel Core Ultra 7+ | 16 GB | 512 GB SSD | 最佳选择 | |
| Surface Laptop 6 | Snapdragon X Elite / Intel Ultra | 16 GB | 512 GB SSD | 推荐 | |
| Linux | ThinkPad T14s (Gen 4+) | AMD Ryzen 7 PRO 7840U+ | 16 GB | 512 GB SSD | 推荐 |
| System76 Lemur Pro | Intel Core i7-1365U+ | 16 GB | 512 GB SSD | 推荐 |
最低配置要求
如果你的电脑低于以下配置,可能无法流畅运行课程所需的开发工具。
| 配置项 | 最低要求 | 推荐配置 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 处理器 (CPU) | Apple M1 / Intel i5 10代 / AMD Ryzen 5 5000 | Apple M3 / Intel i7 13代 / AMD Ryzen 7 7000 | AI 编程工具需要持续处理代码分析,CPU 性能直接影响响应速度 |
| 内存 (RAM) | 8 GB | 16 GB 及以上 | Code Buddy + 浏览器 + 终端同时运行,8 GB 会明显卡顿 |
| 存储 (SSD) | 256 GB SSD | 512 GB SSD 及以上 | 项目代码 + Node 模块会占用大量空间;必须是 SSD,机械硬盘随机读写速度慢数百倍,会导致工具启动和索引极慢 |
| 操作系统 | macOS 13+ / Windows 10 (WSL2) / Ubuntu 22.04+ | macOS 14+ / Windows 11 (WSL2) / Ubuntu 24.04 | Linux 推荐 Ubuntu 发行版 |
| 网络 | 稳定的宽带连接 | 50 Mbps+ 低延迟 | AI 编程工具依赖云端大模型,网络不稳定会严重影响体验 |
| 显示器 | 13 英寸 1080p | 15 英寸+ 2K 分辨率 | 编程需要同时查看代码、终端和文档,大屏幕效率更高 |
特别注意
- 8 GB 内存的 Mac:可以运行,但同时打开多个工具时会明显卡顿,建议升级到 16 GB
- Windows 用户:必须启用 WSL2(Windows Subsystem for Linux),课程中的开发环境基于 Linux
- iPad / Chromebook:无法安装课程所需的开发工具,不可用
- 机械硬盘 (HDD):随机读写速度比 SSD 慢数百倍,会导致项目索引、依赖安装等操作极慢,严重不推荐
协作工具
开发 IDE
第一步:Windows用户下载并安装 git 客户端:
Mac OS 自带 Git,Mac 用户可跳过此步骤,直接进入第二步:安装 Node.js。
| File Name | Version | Note | Download Link |
|---|---|---|---|
| Git for Windows | 2.54.0 | 设置 → 系统 → 关于 → 设备信息可查到芯片架构。 大多数普通 Windows 电脑,采用 Intel 或 AMD 的 x86-64 架构,应选择 x64 安装包 部分新型设备搭载了 ARM 架构处理器的,应选择 ARM64 安装包 |
Download – x64 |
| Download – ARM64 |
下载安装包后,双击打开,按照提示安装即可。
安装过程中可以一直使用默认设置,直到安装完成。
安装过程中可以一直使用默认设置,直到安装完成。
安装完成后,使用 windows 键 + R, 输入cmd打开命令行工具,然后输入以下指令检查 Git 是否可以执行:
BASH
git
第二步:安装 Node.js
| File Name | Version | Note | Download Link |
|---|---|---|---|
| Node.js | v26.20 | 开源、跨平台的 JavaScript 运行环境,必备 | Mac – Apple芯片(ARM)和 Intel芯片(x64) |
| Windows – x64 | |||
| Windows – ARM64 |
请下载完成后安装 Node.js。这是后续安装依赖包和开发应用程序必备的工具。
第三步:使用命令行工具
打开命令行的方法
| Operating System | Operation |
|---|---|
| Windows 自带命令行工具 | 方法一:按 Windows 键 + R,输入 cmd,按回车 方法二:点击开始菜单,搜索”命令提示符”,点击打开 |
| Mac OS 自带命令行工具 | 方法一:用 Spotlight 搜索 Terminal/终端,按回车 方法二:打开应用程序,搜索 Terminal/终端,点击打开 |
以下使用 Mac Terminal 演示。
Windows 用户请使用 Windows 命令行,输入同样指令即可。
Windows 用户请使用 Windows 命令行,输入同样指令即可。
熟悉命令行:确认已安装 Node.js
在终端输入以下命令验证:
BASH
node --version看到显示类似 v22.0.0 的版本号即表示已安装成功。

第四步:安装木刀道场提供的四个初始 skills
把下面这条命令复制,粘贴到终端里,然后按回车。
BASH
npx sdd-env-cn@latest init
- 出现提示 “OK to proceed? (y)”, 输入 y 然后按回车。
选择 IDE
- 打开安装界面,用 ↑ ↓ 方向键 选择 IDE(我们选择最下方 CodeBuddy)

此步骤非常重要:一定不要忘记按一次空格键,看到 CodeBuddy CN 选项前面加了绿色圆点,才表示选中了。如果不按空格键,虽然当前高亮显示的是 CodeBuddy CN,实际安装会是第一个选项 Cursor。

等待一会后,安装完成

示例程序
跟着以下步骤操作,通过运行示例作品,验证所有的工具、环境已正确配置。
第一步:建项目目录
- 在本地建一个新文件夹,文件夹的名称:
sdd-sample-cn - 打开 Code Buddy CN,在左侧 “编程模式” 中,选择 “打开文件夹”,然后选择第一步新建的
~/sdd-sample-cn

- 你会看到如图所示的空白工程目录

第二步:拉取代码
- 如图中箭头1,在 Code Buddy 的 AI 对话框中,输入:
BASH
# 从以下 git repository 拉取代码:
## 仓库: https://gitee.com/woodsw0rd/sdd-example-cn.git
## 分支: SDD- 你可能会看到以下弹出框,如图中箭头2
- 确认允许执行后,代码下载成功,如图中箭头3

第三步:安装依赖项
- 示例代码中用到的依赖项需要从 npm 源获取,直接安装有防火墙问题,需要从镜像站安装:
- 如图中方框所示,在 CodeBuddy CN AI 对话框中输入:
BASH
# 切换到aliyun的 npm 镜像:https://registry.npmmirror.com
# 按照 @specs/DEPENDENCIES.md 从npm镜像站安装依赖项
- AI 会自动安装依赖项。如果弹出对话框请求权限,点同意即可

第四步:配置 AI 大模型 API Key
- 在 Code Buddy CN AI 对话框中输入:
BASH
# 使用以下 API 配置信息,连接 qwen 大模型:
#############################################
# 请在此处贴入在微信群中共享的 qwen API 配置信息 #
#############################################这里提供的 API Key 是真实的百炼平台千问大模型 API Key,请勿泄露。课后一周 API Key 会失效。
- 如果有弹出对话框要求同意执行脚本的,如图中方框2,点同意即可
- AI 会自动尝试通过 API Key 连接千问大模型,如果成功会告诉你结果,如图中方框3

第五步:创建本地环境配置文件 .env
- 如下图中方框1所示,在 Code Buddy CN AI 对话框中输入:
BASH
# 把前文的 qwen API Key 配置写入 .env 配置文件- 如果有弹出对话框要求同意执行脚本的,如图中方框2,点同意即可
- AI 会创建本地 .env 配置文件,如图中方框2

第六步:运行示例 web app
- 在 Code Buddy CN AI 对话框中输入:
BASH
run the app- 如果有弹出对话框要求同意执行脚本的,如图中方框2,点同意即可
- AI 会连接千问大模型,创建本地数据库表,启动 web server,成功后会告诉你结果,如图中方框3

- 打开浏览器,输入 AI 给你的链接(一般是以下链接,注意如果启动多个服务器实例,端口号会改变)
BASH
http://localhost:3000- 现在示例 web app “AI 故事接龙” 就成功运行起来了

