/證據
為甚麼 AI 課程不夠
AI 課程可以講清一套方法，但市場推廣人仍然需要提交真實工作、取得審核，並沿著清晰順序前進。
簡短回答
AI 課程對學概念有用，但市場推廣人仍然需要真實提交、審核和有順序的練習，才能把學習變成可用的工作。
我喜歡課程。我上過很多，也自己做過課程材料。
課程有用，因為它給你結構。它幫你看見地圖。它給一個原本混亂的問題一套語言。
但是，課程不能替你做那份工作。
這就是那個不太舒服的缺口。
懂系統，不等於真的跑得起系統
市場推廣人可以理解 AI 工作流程審視的概念，卻仍然避開選定一個流程。
負責人可以理解成效衡量架構，卻仍然避開說出那個指標。
構建者可以理解 QA 風險，卻因為 demo 成功過一次，就跳過復原路徑。
我不是在批判這件事。我自己也會。我躲進「再上一課」模式的次數，比我願意承認的更多。學習比提交感覺安全。
缺失的循環
要真正有進展，我覺得必須有一個循環：
- 學概念。
- 產出一個成果物。
- 提交它接受審核。
- 找出缺失的細節。
- 修改，或者進入下一個訓練單元。
這個循環遠不如新一課華麗。但能力就是在這裡建立。
Prova 加上的東西
課程教你系統。Prova 是你證明自己跑得起系統的地方。
這句聽起來有點尖銳，但它是我能想到最清楚的分別。
Prova 不應該取代好的課程材料。它應該把材料變成實踐。應用會要求你提交工作流程審視、準備度評分卡、成效衡量架構、推行計劃、匯報營運系統或構建簡報。然後它會審核提交成果，並用結果決定下一個訓練單元。
ChatGPT、Claude 或 Gemini 可以解釋題目。它們也可以幫你起草成果物。但沒有順序，很容易又漂到另一段很長的對話，永遠不知道那份工作是否真的夠好。
標準
如果 Prova 不能令下一個星期一早上更清楚，它就沒有做好自己的工作。
應用必須減少模糊。它必須保留審核。它必須告訴用戶應該前進、修改，還是先修基礎。
這比內容有更高的標準。
我還在學怎樣把這個標準真正做進產品。但我已經夠了解問題：瓶頸不是資訊，而是可以被審核的工作。
如果你剛完成一個 AI 課程，你可以提交的第一個成果物是甚麼，而不是你可以看的下一課？
Chandler
