数字快照
两周里，同学不是交作业，是在真的互相看、互相评。以下作品 / 打星 / 评论为作品墙实时数据。
78 位同学 / 导师实名互评、人均评了约 45 件作品——这才是“评价即学习”真正发生的地方；14 位少年（K12）与大学生同场创作、同台打分。
另一面：开放给游客的评价通道，两天内被脚本刷到 18 万+ 次打星——算得越清楚，越容易被钻空子。这也让我们最终把游客与 AI 移出计分，把决定权交回同学与老师。
我想验证的一件事
这门课近四分之三的同学来自工业设计等非计算机专业——正好是最好的试金石。
结论：能。160+ 件作品、78 位同学数千次实名互评，不会写代码的同学交出了能打开的网页应用，少年当真用起来并打了分。Vibe Coding 把"做产品"的门槛，从工程能力，换成了"把产品想清楚"的能力——而这，正是我最想教的。
两周是怎么设计的
先放开手脚尝到甜头，再收敛到真实场景——这是刻意的教学动线。
不限题，把流程跑通
自选项目、数量不限，把"用 AI 做一个产品"的整套流程跑通；每天上午一堂分享，第五天海选 + 路演，评出第一周金银铜。先破冰、先做出来。
命题，做成真作品
联合浙大图书馆 × CADAL 命题，走进图书馆看真实需求，把文化资源做成能落地的作品；最后一天现场路演，评委打分 + 全场扫码鼓掌，决出全场金银铜。
我们真正做对的几件事
两周下来，如果说有几件我真的觉得做对了——有的是当初的设计，有的是我从错误里学回来的。
教 Vibe Coding，我先自己用它做了一整套
这门课最好的示范，是它本身：报名系统、作品墙、AI 评审、决赛看板，连这份总结，都是我和 AI 一起写出来的。我不是在“讲”Vibe Coding，是在“用”它把一门课跑起来。
把"评价"变成"学习"
作品墙互评是主线：78 位同学 / 导师人均评了 45 件作品。看别人怎么做、动手给出判断，本身就是最好的学习——比我讲十遍都管用。
拉平门槛，敢让少年和大学生同场
14 位少年和大学生同题创作、同台打分，不做特殊照顾。当技术抹平了知识差，你会发现兴趣、好奇和动手的那股劲，比资历更重要。
让"做的人"和"用的人"进同一个闭环
同学做的应用集中到“应用中心”，点开就能用；少年作为真实用户进场体验、打分、评单项奖——创造者和使用者第一时间照面，反馈就地发生。
给这一代的"人机协作"留下记录
每人交一份《我与 AI 的协作心得》，汇成心得墙。方法会过时，但这一代人第一次和 AI 一起做事的真实体感，值得被存下来、被互相看见。
当规则被钻空子，把最终判断交回给人
这是我从错误里学到、也做对的一件：综合分被游客刷穿后，我没有硬撑算法，而是把游客和 AI 移出计分、把决定权交回同学与老师。算法负责算，认不认，由人来定。
亮点作品
按作品墙热度取的几件（实时）。点开就能看同学做出了什么。
加载中…
亮点、意外，和没做好的
他们真的把彼此当用户
同学之间人均评了 45 件作品、认真留言；少年真的把大学生的作品当产品用起来、逐件打分。这种彼此看见，比名次更打动我。
还有该补的地方
部分作品链接易失效（自动截图截到报错页，倒逼我们加了"多截图上传"）；AI 评分没跑全；现场系统是赶在最后两天搭的。这些都是下一届要提前做好的。
几点更深的思考
这是我第一次做原生的 AI 课程。有些是复盘，有些还只是问题——我先把它们诚实地写下来。
一、我把这门课，当成一个编程项目来做
从企划开始，我就用做产品、做工程的方式管理它——排期、迭代、上线、看数据。因为我越来越确信：当 AI 强大到成为操作系统一级的底座，万事万物都在被重新“AI 化”，而这层底座能力，就是 Vibe Coding。要教它，本身就得用它——这个网站、这套评审系统、这面看板，都是我和 AI 一起做出来的。
二、把少年和大学生放在一起，不做特殊照顾
14 位少年和 61 位大学生同场创作、同台打分，我没有给谁“降难度”。当技术把知识门槛拉平之后，很多有趣的事就发生了——你会发现，比知识更要紧的，常常是兴趣、好奇，和愿不愿意亲手把东西做出来的那股劲，以及真实的体验。
三、越是算得清楚的，越容易被钻空子
我尽量把课程数字化：管理系统、综合分、防刷规则。可开放给游客的评价通道，两天内被脚本刷到 18 万+ 次打星。被刷屏之后，很多同学说：最终的决定权，还是交给老师更让人服气。于是我们把游客和 AI 都移出计分，综合分回到“同学 + 导师”。这恰恰印证了：人机协作里，最后那一下判断与裁量，是人不可替代的角色。算法负责算，但“信不信、认不认”，得由人来定。
四、我们可能是第一代进入这种状态的人
我让每位同学写一份《我与 AI 的协作心得》，收到 31 篇。什么样的协作算好、算不好，我们其实都还在摸索。有人写“它出草稿，我来审、改、拍板”；也有人写最受挫的是 api error、最惊喜的是“AI 有时做得比我预期更好”。这些真实的体感，比任何结论都珍贵。
五、协作，反而变难了
设计类专业过去几乎都是小组作业。但当 Vibe Coding 和 AI 变得这么强，一个人和 AI 协作，往往就能把事情做得很好——协作的“必要性”在下降。这让我产生一个不算轻松的追问：当一个人加 AI 就能成事，我们真实的、线下的、面对面的协作与社会，意义又在哪里？
六、也说说没达到预期的
这一届最大的遗憾，是团队协作没达到我的期待。大家普遍偏内向，宁可在线上沟通，也不太愿意当面多聊几句。技术拉近了人和机器，却好像没有自动拉近人和人。怎么让线下的连接重新变得有价值，是我下一届最想解的题。
这门课留下了什么
不只是一批作品，而是一套能复用到下一届、别的学校的线上教学系统——从选题、互评、AI 评审，到心得墙、应用中心、决赛现场。
写在最后
我也把一个还没解开的问题留给自己：当一个人加 AI 就能成事，怎么让线下的相遇、面对面的协作，重新变得有价值。这是我下一届最想解的题。
谢谢每一位同学、七位老师、图书馆与 CADAL、造物云与 Tripo3D。我们下一届见。