背景与挑战
致极要建的是「国内应用 AI 最好的创新学校」，所以这份流程要处理的不是「开一门 AI 课」，而是 AI 怎么长进学校自己的日常里。总纲把机会空间摊在三块场景上：学术场景问 AI 如何重塑学习生态，生活场景问 AI 如何优化校园体验，管理场景问 AI 如何赋能学生组织。难处在于，三个场景都问得出很好的问题，问题本身却不产出任何东西——学生很容易停在「AI 很厉害」，说不清自己做出了什么。一条流程要能把这些问题推到一件能被追问的成品上，才算成立。
我们做了什么
- 总纲给的是一个「院长提案」，机会空间全部长在致极自己的场景上，每个场景各两个问题：学术场景两个——用 AI 分析学生的知识图谱（课程表现、兴趣标签、认知风格）生成千人千面的学习路径，以及让 AI 在查重之外当「学术写作教练」，顺带指导规范引用；生活场景两个——用匿名反馈系统从对话记录与情绪数据里，为室友冲突给出非评判性的方案建议，以及做一个集成活动提醒与心理咨询入口的对话式 AI 管家；管理场景两个——用 AI 匹配学生导师与辅导者，不只比成绩，还看沟通风格合不合，以及拿宣传渠道、主题关键词、主讲人背景这些历史数据去训练模型，预测下一场活动的参与率。六个问题里没有一个是通用 AI 课里的。
- 顺序上只有一个决定：先教人读一段过程，再谈机会。四个创新方法按这个顺序排——典型角色（Persona，先造一个虚拟用户，逼自己换到对方的位置上）、过程体验图（把一段经历拆成步骤，逐段看活动、场景与情绪）、痛点分析（从图上找不适点并归类，小组投票选出一个最该解决的）、借助 AI 做头脑风暴（思维导图）。承重的是过程体验图，材料里给它的篇幅也最重，还配了一个完整实例：白内障复明项目的全周期，从跑点、宣传、筛查、接病人、术前检查一路到手术和术后回访。痛点和机会不是凭空想出来的，是从这张图上读出来的。
- 图上读出机会之后，落到「用 AI 调制过程体验图」——给 AI 的提示词就三条：按活动把过程分解成不同阶段、详述每个阶段的具体活动与参与人员、少用形容词。再往下收在产出上：产品发布会 PPT 的九个板块（产品是什么、市场情况、目标客户群、AI 的优势在哪、竞争上有什么优势、怎么推广、财务要知晓、风险与应对、我们学到了什么），配套产品评分表与财务测算（成本及定价、Unit、盈亏平衡），团队里还有 CEO、COO、CPO、CSO 四个代号的分工。
- 学习形式用的是体验式学习的四阶：具体经验、反思、抽象概念化、主动实验——一句话概括是「把行动归纳出经验，把经验升华为规律，用规律再指导行动」。时间上，课程排在 09:00–12:00 与 14:00–16:30，体育锻炼固定占 16:30–17:30 的周一、三、四，末段留一个开放日给优胜团队做展示。提案里另挂着一条议事线（议事规则学习与议事实践），学生自己开会、自己议事。
价值与成效
这套流程给学校的是一副能反复用的骨架：三个场景的问题跟着学校当期的事换，四个创新方法不换；换一个场景就换一批问题，方法那一段照旧能用。流程本身也留了检查点——末段的开放日让优胜团队上台讲，讲的就是产品发布会那九个板块，财务与风险答不上来，说明前面几段没走实。
学生这边，最后交出来的是一份能被追问的成品：产品是什么、卖给谁、钱怎么算、风险在哪、下一步怎么推。这些问题没有标准答案，能填进去的都是他自己的判断。
有一条边界要说明：这份总纲给的是流程，不是一堂课的逐字稿。每个场景的具体问题、每个环节的时间，都要按学校当期的问题重新填；材料里也没有留下这一轮的参训人数与场次，所以这里不写。
为什么是 PeerCare
致极要建的是「国内应用 AI 最好的创新学校」，方向是学校自己定的；AI 的专业内容，他们也请得到人来讲。学校真正缺的是中间那一层——把「AI 能做什么」翻成学生这周要交什么，再把学生的兴趣翻成一份讲得清、算得过来的产品。这一层不写在任何一本 AI 教材里，它是一次次把课程排出来的手艺。
这条线的排法是我们的活：机会空间怎么摊成三个场景、六个问题怎么问才能逼出动手、四个创新方法按什么顺序排、产出锚在哪几个板块上。这些决定不会出现在任何一页讲稿上，只能从流程的取舍里读出来——所以这份总纲交付的是一副骨架，而不是一批现成的课。