我在广告行业度过了20年——其中大部分时间是在一家全球媒体代理公司担任VP——然后才写下我的第一行代码。我构建这个是因为人们总是问我如何完成那个转型,而我看到的一个差距不是信息,而是顺序。
课程教授理论。通用AI经常给出答案,但不给出路径。真正困难的部分一直是运营判断:先学什么、忽略什么、什么改动是安全的、什么还太脆弱而不能信任。Prova就是围绕这些构建的。
面向正在成为AI构建者的资深广告和营销从业者
我在40岁才开始学习编程,没有任何工程背景。三年后,我已经交付了真正的产品。Prova是我希望当初能拥有的教练:更清晰的第一步,一次专注一个成果,以及在作品还不够好时的坦诚反馈循环。
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运营者首14天
一个就绪评分、更清晰的AI与人类边界,以及一条你可以有据可依而非盲目猜测的试点路径。
构建者首14天
一次构建现实检查、一份为真实用户准备的构建简报,以及一个经得起时间、风险和 QA 考验的构建计划。
证据
Operator 示例来自课程材料。Builder 示例来自 Chandler 自己已经发布产品后的公开文章。
Operator 证据
先用课程支撑的模板,再做出你自己的版本。
Builder 证据
来自真实交付工作的公开文章,不是假设案例。
Builder 检查
隐藏成本、合规遗漏、破坏性操作、用完后还在跑的后台工作,以及过浅的 auth 假设。
Builder 路径
真正重要的是构建中段:范围开始漂移,质量标准变模糊,看起来完成的东西仍然不一定能安全展示给用户。
阶段 01
在陷入工具或框架之前,先说清楚什么最可能先出问题。
阶段 02
选择一个真实用户、一个最小有用版本和一个证明目标。
阶段 03
把简报变成阶段、验收标准、工作规则和第一步行动。
阶段 04
构建过程中带回截图、链接、阻碍点和证据。
阶段 05
判断它是否已经足够清楚、足够安全,可以给真实用户看。
我在广告行业度过了20年——其中大部分时间是在一家全球媒体代理公司担任VP——然后才写下我的第一行代码。我构建这个是因为人们总是问我如何完成那个转型,而我看到的一个差距不是信息,而是顺序。
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