要麼做一個Agent產品，要麼讓你的產品能被Agent使用

作者：人人都是產品經理

日期：2026年2月23日下午11:46

來源：WeChat 原文

✦整理版優先睇

速讀 5 個重點高亮

AI 產品方向：做一個 Agent 產品，或者讓你的產品可以被 Agent 用

整理版摘要

呢篇文章係由一個 AI 產品經理培訓講師寫嘅，佢成日同企業 IT 團隊交流，發現好多人在糾結「做垂直 Agent 定通用 Agent」。佢嘅整體結論係：唔好再咁樣諗，而係要諗「俾 AI 一個終端定係俾 AI 一部電腦」。

作者先解釋咗「終端派」（好似 Claude Code、CoWork）同「電腦派」（好似 OpenClaw）嘅分別：終端派嘅 Agent 同人共用設備，會搶資源、會因鎖屏下線；電腦派嘅 Agent 有獨立設備同 7x24 運行環境，可以異步執行長週期任務。然後佢提到 Manus 同釦子 2.0 呢類對話式雲端 Agent 生命週期跟 Session 走，唔係持久化設備，但佢相信佢哋會進化成真正嘅 OpenClaw。

唔做 Agent 嘅話，就要做「Agent 適配」——俾 Agent 可以直接控制你嘅產品。作者舉咗 Obsidian 加 CLI、飛書封裝 MCP 做例子。佢又話 OpenAI APP SDK 反映出兩個關鍵：點樣俾模型理解你嘅數據，同點樣令模型覺得你值得被 call。最後佢帶出 Workflow 同 Agent 嘅關係：Workflow 係主，Agent 係僕，正確做法係將確定性嘅 Workflow 包裝成 Skills 俾 Agent 調用，咁先平衡到自由探索同業務控制。

Agent 產品分「終端派」同「電腦派」，電腦派先做到 7x24 獨立運行，係真 Agent 產品方向。
若果唔做 Agent，就要做 Agent 適配——讓產品可以被 CLI 或 API 調用，而唔係只為人設計。
MCP 唔係萬能，對成熟內部系統直接用 Function Calling 更輕量；企業流程要確定性，Workflow 封裝成 Skills 更實際。
落地三步法：揀 Agent SDK 封裝 Agent → 將已有 Workflow 轉化成 Skills → 做好權限隔離投產。
國產模型已經夠打，唔使再質疑模型能力；2026 年係 Agent 落地關鍵一年。

整理重點

Agent 派別：終端派 vs 電腦派

作者話做 AI 產品唔好再糾結垂直定通用，而家更重要嘅係揀「俾 AI 一個終端」定「俾 AI 一部電腦」。終端派嘅代表有 Claude Code、CoWork，本質上係將終端作為 AI 嘅工具，輔助你控制電腦。電腦派嘅代表係 OpenClaw，俾 AI 成個設備嘅最高權限同獨立環境。

終端派有兩個致命缺陷：一係會同你搶資源，例如你唔可以同 Agent 一齊編輯同一份文件；二係一旦鎖屏或關機，Agent 就跟住下線。電腦派嘅 Agent 靈魂在於「7×24 不關機嘅服務器/設備」同埋「獨立擁有設備所有權限」，保證異步長任務同不受幹擾。

整理重點

唔做 Agent 嘅話：點樣做 Agent 適配？

作者提出未來 3 年內，被人直接使用嘅產品唔會超過 10%，最大客戶羣係 Agent。所以產品要做 AI 適配，而唔係諗用 AI 重做。佢用 Obsidian 1.12.0 版本加咗 CLI 功能做例子——「能用終端控制應用 = 能使用終端嘅 Agent 可以直接控制應用」。對 Agent 嚟講，呢個比 MCP 或 Skills 更自然，因為 CLI 係操作系統嘅「母語」。

另一個例子係飛書將 API 封裝成 MCP，仲提供 -t 參數指定工具集。雖然作者認為 MCP 因為 Token 消耗大「被判咗死刑」，但飛書呢個做法顯示佢哋好早有前瞻性。

1 你嘅應用如果俾模型作為工具調用，返回嘅數據同呈現應該點樣先令 LLM 理解（或唔理解直接慳 token）？
2 你嘅服務點樣令模型相信你比其他同類應用更值得被 call？呢個就係 AEO（Agent Engine Optimization），雖然似市場增長，但實際歸產品經理管。

整理重點

Workflow 同 Agent 係主僕關係，唔係二選一

作者被 IT 主管問「有冇必要將所有內部工具重構成 MCP？」佢話冇必要，原因有二：第一，MCP 化工程大，協議對齊成本高，直接用 Function Calling 調用原生 API 更直接；第二，企業內部應用要求穩定性，會繼續保持 Workflow 式開發——MCP 的自由組合範式係偽命題，企業要確定性。

咁 Skills 呢？作者指出 Skills 本質上就係將「終端控制電腦」嘅能力原子化封裝，而 Skills 嘅內核正正就係之前企業寫死嘅 Workflow。所以 Workflow 同 Agent 唔係對立，而係主僕——將確定嘅 Workflow 包裝成 Agent 嘅 Skills。

整理重點

具體落地三步法

1 選底座：用成熟嘅 Agent SDK 封裝一個 Agent，例如 Claude Agent SDK、Google ADK、Pi-mono、Agentkit、AgentScope。
2 造能力：如果有現成 Workflow，將 DSL 轉化封裝成 Skills；如果未搞過 Workflow，就由產品經理梳理業務最佳實踐，固化邏輯再轉 Skills。
3 推上線：做好權限隔離（對內賦能）或者場景分類（對外服務），直接投產。底層模型能力唔使擔心，國產模型已經好能打，DeepSeek V4 或 R2 只會更強。

作者最後話如果你仲糾結「國產模型行唔行」，你已經係冇跟上技術進步嘅外行人。2026 年一齊擁抱 Agent。

做個乜嘢Agent？

跟住做 AI 產品，唔可以就咁諗「做垂直 Agent 定係通用 Agent」喇。

喺應用層，環境對大模型能力嘅限制往往大過 Prompt 本身。而家更加需要諗嘅，係 「畀 AI 一個終端」，還是 「畀 AI 一部電腦」。

Claude Code、CoWork 呢類客戶端應用屬於「終端派」，本質上係將終端當成 AI 嘅工具，等 AI 透過使用終端嚟輔助你控制你部電腦。

年前爆紅嘅 OpenClaw，就屬於「電腦派」：佢畀 AI 嘅唔止係一個執行命令嘅終端，而係成個設備嘅最高控制權限同獨立運行環境。

呢兩個派系唔止係簡單嘅「Agent 部署喺邊度」問題，佢哋嘅底層思維係完全唔同嘅：

「終端派」嘅 Agent，定位依然係 「副駕」，佢同人共用一個設備。

呢樣令到佢有兩個致命缺陷：

一個係會同用戶搶資源，譬如你唔可以同 Agent 一齊編輯某個文件；

另一個係設備一旦鎖屏或者關機，Agent 就會跟住下線。

所以，OpenClaw 紅咗之後，好多人將佢部署喺自己部電腦度，呢個就等於係白湊熱鬧，完全冇發揮到佢嘅核心價值。

「電腦派」Agent 嘅靈魂，嚟自兩個核心條件：

一個係「7✕24 唔關機嘅伺服器/設備」，保證咗異步同長週期任務嘅執行；

另一個係「獨立擁有設備嘅所有權限」，保證咗佢可以唔受幹擾咁搭建環境、運行程序。

大概等於：一個永遠唔收工、獲分配獨立辦公電腦，可以隨時自己開工嘅倒楣員工。

可能嘅問題：Manus 同釦子 2.0 呢種每個對話一個雲端伺服器，雖然喺雲端，但生命週期係跟住「對話 Session」走嘅，一旦對話結束或者超時，環境就會重置，並唔似 OpenClaw 咁擁有持久化設備嘅 Agent 產品，算係乜？

我相信，以佢哋團隊人才嘅聰明程度，會選擇成為真正嘅 OpenClaw。

（釦子 2.0 嘅長期計劃功能，其實就係一個 OpenClaw）

如果唔做Agent，點樣做應用？

唔係所有產品或者業務都值得用 AI 重做一次，但 所有產品同業務都需要做 AI 適配。

今日產品嘅交互界面都係為「人」設計嘅，其中 90% 都係畀人類用緊；3 年以內，畀人直接使用嘅產品唔會超過 10%。

未來嘅應用，最大嘅客戶羣體係 Agent。

Obsidian 前段時間更新嘅 1.12.0 版本，增加咗一個允許從終端（CLI）控制 Obsidian 嘅功能。

呢個改動極之敏鋭。

可以用終端控制應用 = 可以使用終端嘅 Agent 可以直接控制應用。

對 Agent 嚟講，呢個比透過 MCP （本質上係運行腳本程式）或者特定嘅 Skills （本質上係用一個 SOP 提示詞令大模型生成內容）嚟控制應用要自然、友好得多。

終端（CLI）係操作系統嘅「母語」，好似 OpenClaw 呢啲 Agent 本身就在操作系統環境裏面，敲命令行係佢嘅本能。

飛書好耐以前就搞咗個大工程：將幾乎所有開放嘅 API 接口封裝成 MCP，並提供咗一個上下文友好嘅 -t 指定工具集參數。

雖然 MCP 因為 Token 消耗巨大，已經好大機會被判咗「死刑」，但飛書呢個團隊，可以將「Agent 適配」呢件事咁有效率咁落地，一睇就知有極強嘅前瞻性同魄力。

所以，未來嘅產品形態好清晰：一係你自己做一個 Agent，一係就令到自己可以被 Agent 以極低成本調用。

關於「Agent 適配」，仲有一個容易被忽略嘅資訊：OpenAI 舊年 10 月上線嗰個 APP SDK。

雖然呢個係從 Agent 平台角度嚟引導應用進行適配，但其中透露出兩個關鍵信號：

你當前嘅應用，如果被模型當成工具調用咗，返回畀模型嘅數據同呈現應該係點樣？LLM 可唔可以理解，或者可唔可以唔俾 LLM 理解（節省 token）直接使用？
你嘅應用提供嘅服務，點樣令模型相信你比其他同類應用更加值得被調用？前一個係之前講嘅適配改造需要諗嘅問題，歸產品經理；後一個就係點樣影響 Agent 決策嘅真正 GEO（準確啲講應該叫 AEO—Agent Engine Optimization），表面睇歸市場增長管，但因為佢本質上係在建構一個大模型嘅 Tool Description，所以都係歸產品經理…

具體點樣落地？

舊年 3 月份，我喺幫一家企業 IT 部嘅產研做培訓嘅時候，午餐同佢哋 IT 大佬傾偈，被問咗一個好典型嘅問題：

「我哋有冇需要將所有內部工具都重構做成 MCP 㗎？」

我當時俾嘅答案係「冇必要」。

第一個原因，MCP 化嘅工程量比較大，協議層面嘅協調同對齊成本非常高。喺實際業務裏面，模型需要邊個工具，直接透過原生嘅 API 去做 Function Calling 反而更加直接、更加輕量。對於嗰啲已經有成熟調用規範嘅企業內部接口嚟講，MCP 裏面最重要嗰個「P（Protocol 協議）」變咗畫蛇添足，咁 MCP 自然就冇意義喇。

第二個原因，亦係更加核心嘅原因：對穩定性要求極高嘅企業內部應用，喺好長一段時間內依然會保持 Workflow（工作流程） 式嘅開發。MCP 呢種主打「提供一堆工具等大模型自由組合」嘅範式，喺嚴肅嘅企業流程中係一個偽命題。因為喺 Workflow 入面，第幾步用邊個工具、返回邊啲數據、行邊個條件分支，係寫死咗（SOP化）。企業需要嘅係確定性，而唔係「由模型自由選擇帶來嘅幻覺風險」。

呢兩個原因係呢部分要討論嘅重點：

「做個 Agent」或者「適配 Agent」，會唔會好似 2025 年年初紅咗一陣嘅 MCP 咁成為年度炮灰呢？
面向企業業務，「做個 Agent」定係「繼續 Workflow」，點揀？

答案就在呢篇文章入面提到嘅各種概念入面。

先睇炮灰 MCP：佢只係令模型使用工具嘅其中一種嘗試；比佢更早、更底層嘅係 Function Calling；比佢更符合業務邏輯嘅係而家正紅嘅 Skills。

如果你稍為研究就會發現，而家呢個被熱捧嘅 Skills，本質上其實就係將前面提到嘅「將終端作為工具等模型控制電腦」嘅各種能力，進行咗原子化嘅封裝。

再進一步，呢啲 Skills 嘅內核，其實就係之前企業入面嗰啲寫死咗嘅 Workflow。

殊途同歸呢個詞，應該已經悄悄咁浮現喺你心頭喇。

所以，第二個問題其實係一個偽命題：Workflow 同 Agent 唔係二選一嘅對立選項，而係「主僕」。

企業唔存在放棄穩定嘅 Workflow 去追求唔確定嘅 Agent，而係應該將確定嘅 Workflow 包裝成 Agent 嘅能力（Skills）。

無論如何，為大模型提供操作環境（終端/電腦），並透過調用各種能力去解決複雜問題，係必然趨勢。

唔理呢個 Agent 係行喺員工嘅本機定係雲端。

如果你希望極高嘅探索自由度，你可以直接放出一個「裸奔」嘅 Agent 等佢自己試錯；

如果你需要極強嘅業務可控性同穩定性，你就將原有嘅 Workflow 封裝為特定嘅 Skills 配置畀 Agent。

所以，具體嘅落地路徑已經好清楚喇：

選底座：使用任意成熟嘅 Agent SDK 封裝一個 Agent（新時代嘅「套殼」，無論係 Claude Agent SDK、Google 嘅 ADK、OpenClaw 用嘅 Pi-mono，定係字節嘅 Agentkit、阿里嘅 AgentScope 都可以）。
造能力：

2.1 如果你團隊已經沉澱咗好多 Workflow，唔使擔心白做，只需將嗰啲「DSLs」轉化、封裝成供大模型調用嘅 Skills。
2.2 如果你哋仲未搞過 Workflow，咁就等產品經理將業務嘅最佳實踐以 Workflow 嘅形式梳理出嚟，固化做邏輯，再轉化成 Skills。

推上線：將呢啲編排好嘅 Skills，做好面向 Agent 嘅權限隔離（用於對內賦能）或者場景分類（用於對外服務），直接投產。

至於底層嘅模型能力問題，完全唔使操心。農曆年前發佈嘅國產模型已經極之能打，節後嘅 DeepSeek V4 或者 R2 只會帶來更大嘅驚喜。

如果你仲諗緊「國產模型得唔得」嘅問題，證明你已經係冇跟上技術進步嘅外行人。

2026 年，一齊擁抱&落地真正能打嘅 Agent 吧！

我舊年 10 月份預感呢個大趨勢之後，就喺《AI產品經理轉崗特訓營》課程入面更新咗關於 Agent 嘅課程內容。

教學課程更新後，我哋又一齊做咗一系列關於 Agent 嘅項目實踐：

用 Claude Code 嘅 SubAgents 能力體驗咗一下多 Agent 係點樣交互嘅
開發咗一個從需求挖掘到原型圖到輸出 PRD 嘅全自動多 Agent 協作流程
開發咗一個上傳 Excel 可以自主規劃、寫代碼、運行代碼、撰寫分析報告嘅數據分析 Agent
拆解咗幾個最基礎嘅 Agent 項目 DeepResearch 項目

下面係學員開發嘅 Deep Research 作品

以下影片來源於

喜新

唔止 Demo，有學員喺學習課程後，從 0 到 1 復現咗 LovArt 呢個 Agent 產品。

佢喺揾工嘅時候，亦相應咗有更大嘅選擇權：

《AI產品經理轉崗特訓營》呢套課程嘅實訓營版本，已經包含咗幾十節實踐項目嘅帶教直播，你可以直接睇回放跟住做。

添加班主任，瞭解課程嘅詳細課程內容同實踐安排：

2026，爭上游！

做個什麼Agent？

接下來做 AI 產品，不能簡單糾結“做垂直 Agent 還是通用 Agent”了。

在應用層，環境對大模型能力的限制往往大於 Prompt 本身。現在更需要糾結的，是 “給 AI 一個終端”，還是 “給 AI 一個電腦”。

Claude Code、CoWork 之類客戶端應用屬於“終端派”，本質上是把終端作為 AI 的工具，讓 AI 通過使用終端來輔助你控制你的電腦。

年前爆火的 OpenClaw，則屬於“電腦派”：它給 AI 的不只是一個執行命令的終端，而是整個設備的最高控制權限和獨立運行環境。

這倆派系不只是簡單的“Agent 部署在哪裏”的問題，它們的底層思維是完全不同的：

“終端派”的 Agent，定位依然是 “副駕”，它跟人共用一個設備。

這導致它有兩個致命缺陷：

一個是會跟用戶搶資源，比如你不能跟 Agent 一起編輯某個文檔；

另一個是設備一旦鎖屏或關機，Agent 也就跟着下線了。

所以，OpenClaw 火了以後，很多人把它部署在自己的電腦上，這就屬於是白湊熱鬧了，完全沒發揮出它的核心價值。

“電腦派” Agent 的靈魂，來自兩個核心條件：

一個是“7✕24 不關機的服務器/設備”，保證了異步和長週期任務的執行；

另一個是“獨立擁有設備的所有權限”，保證了它可以不受干擾地搭建環境、運行程序。

大概相當於：一個永遠不下班、配發了獨立辦公電腦，可以隨時自己幹活的倒黴員工。

可能的問題：Manus 和釦子 2.0 這種每個對話一個雲端服務器，雖然在雲端，但生命週期是跟着“對話 Session”走的，一旦對話結束或超時，環境就重置了，並不像 OpenClaw 那樣擁有持久化設備的 Agent 產品，算啥？

我相信，以他們團隊人才的聰明程度，會選擇成為真正的 OpenClaw 的。

（釦子 2.0 的長期計劃功能，其實就是個 OpenClaw）

如果不做Agent，怎麼做應用？

不是所有產品或業務都值得用 AI 重做一遍，但 所有產品和業務都需要做 AI 適配。

今天產品的交互界面都是為“人”設計的，其中 90% 都在被人類使用；3 年以內，被人直接使用的產品不會超過 10%。

未來的應用，最大的客戶羣體是 Agent。

Obsidian 前段時間更新的 1.12.0 版本，增加了一個允許從終端（CLI）控制 Obsidian 的功能。

這個改動極其敏鋭。

能用終端控制應用 = 能使用終端的 Agent 可以直接控制應用。

對 Agent 來說，這比通過 MCP （本質上是運行腳本程序）或特定的 Skills （本質上是用一個 SOP 提示詞讓大模型生成內容）來控制應用要自然、友好得多。

終端（CLI）是操作系統的“母語”，像 OpenClaw 這樣的 Agent 本身就在操作系統環境裏，敲命令行是它的本能。

飛書很早以前就搞了個大活：把幾乎所有開放的 API 接口封裝成了 MCP，並提供了一個上下文友好的 -t 指定工具集參數。

雖然 MCP 因為 Token 消耗之巨，已經大概率被判了“死刑”，但飛書這團隊，能夠把“Agent 適配”這件事如此高效的落地，一看就是有極強的前瞻性和魄力的。

所以，未來的產品形態很清晰：要麼你自己做一個 Agent，要麼讓你自己能被 Agent 極低成本地調用。

關於“Agent 適配”，還有一個容易被忽視的信息：OpenAI 去年 10 月上線的那個 APP SDK。

雖然這是從 Agent 平台視角來引導應用進行適配的，但其中透出了兩個關鍵信號：

你當前的應用，如果被模型作為工具調用了，返回給模型的數據和呈現應該是什麼樣的？LLM 能不能理解，或者能不能不讓 LLM 理解（節省 token）直接使用？
你的應用提供的服務，如何讓模型相信你比其他同類應用更值得被調用？前一個是前面聊的適配改造需要思考的問題，歸產品經理；後一個則是如何影響 Agent 決策的真正的 GEO（確切講應該叫 AEO—Agent Engine Optimization），看起來歸市場增長管，但因為它本質上是在構造一個大模型的 Tool Description，所以還是歸產品經理…

具體怎麼落地？

去年 3 月份，我在給一家企業 IT 部的產研培訓時，午餐跟他們 IT 老大聊天，被問了一個很典型的問題：

“我們有必要把所有內部工具都重構做成 MCP 麼？”

我當時給的答案是“沒必要”。

第一個原因，MCP 化的工程量比較大，協議層面的協調和對齊成本非常高。在實際業務裏，模型需要哪個工具，直接通過原生的 API 去做 Function Calling 反而更直接、更輕量。對於那些已經有了成熟調用規範的企業內部接口來說，MCP 裏最重要的那個“P（Protocol 協議）”成了畫蛇添足，那 MCP 自然就沒意義了。

第二個原因，也是更核心的原因：對穩定性要求極高的企業內部應用，在很長一段時間內依然會保持 Workflow（工作流） 式的開發。MCP 這種主打“提供一堆工具讓大模型自由組合”的範式，在嚴肅的企業流程中是個偽命題。因為在 Workflow 中，第幾步用什麼工具、返回什麼數據、走哪個條件分支，是寫死的（SOP化）。企業需要的是確定性，而不是“由模型自由選擇帶來的幻覺風險”。

這兩個原因是這部分要討論的重點：

“做個 Agent” 或者“適配 Agent”，會像 2025 年年初火了一把的 MCP 一樣成為年度炮灰麼？
面向企業業務，“做個 Agent”還是“繼續 Workflow”，咋選？

答案就在這篇文章裏提到的各種概念裏。

先看炮灰 MCP：它只是讓模型使用工具的其中一種嘗試；比它更早、更底層的是 Function Calling；比它更符合業務邏輯的是此刻正火的 Skills。

如果你稍加研究就會發現，現在這個被熱捧的 Skills，本質上其實就是把前面提到的“把終端作為工具讓模型控制電腦”的各種能力，進行了原子化的封裝。

再進一步，這些 Skills 的內核，其實就是之前企業裏那些寫死的 Workflow。

殊途同歸這個詞，應該已經悄然映上你的心頭了。

所以，第二個問題其實是個偽命題：Workflow 和 Agent 不是二選一的對立選項，而是“主僕”。

企業不存在放棄穩定的 Workflow 去追求不確定的 Agent，而是應該把確定的 Workflow 包裝成 Agent 的能力（Skills）。

無論如何，為大模型提供操作環境（終端/電腦），並通過調用各種能力去解決複雜問題，是必然趨勢。

不管這個 Agent 是跑在員工的本機還是雲端。

如果你希望極高的探索自由度，你可以直接放出一個“裸奔”的 Agent 讓它自己試錯；

如果你需要極強的業務可控性和穩定性，你就把原有的 Workflow 封裝為特定的 Skills 配置給 Agent。

所以，具體的落地路徑已經很清楚了：

選底座：使用任意成熟的 Agent SDK 封裝一個 Agent（新時代的“套殼”，無論是 Claude Agent SDK、Google 的 ADK、OpenClaw 用的 Pi-mono，還是字節的 Agentkit、阿里的 AgentScope 都可以）。
造能力：

2.1 如果你團隊已經沉澱了很多 Workflow，不用擔心白乾，只需把那些 “DSLs” 轉化、封裝成供大模型調用的 Skills。
2.2 如果你們還沒搞過 Workflow，那就讓產品經理把業務的最佳實踐以 Workflow 的形式梳理出來，固化成邏輯，再轉化成 Skills。

推上線：把這些編排好的 Skills，做好面向 Agent 的權限隔離（用於對內賦能）或者場景分類（用於對外服務），直接投產。

至於底層的模型能力問題，完全不用操心。春節前發佈的國產模型已經極度能打了，節後的 DeepSeek V4 或者 R2 只會帶來更大的驚喜。

如果你還糾結“國產模型行不行”的問題，說明你已經是沒跟上技術進步的外行了。

2026 年，一起擁抱&落地真正能打的 Agent 吧！

我去年 10 月份預感到這個大趨勢後，就在《AI產品經理轉崗特訓營》課程裏更新了關於 Agent 的課程內容。

教學課程更新後，我們又一起做了一系列關於 Agent 的項目實踐：

用 Claude Code 的 SubAgents 能力體驗了一下多 Agent 是如何交互的
開發了一個從需求挖掘到原型圖到輸出 PRD 的全自動多 Agent 協作流程
開發了一個上傳 Excel 可以自主規劃、寫代碼、運行代碼、撰寫分析報告的數據分析 Agent
拆解了幾個最基礎的 Agent 項目 DeepResearch 項目

下面是學員開發的 Deep Research 作品

以下視頻來源於

喜新

不止 Demo，有學員在學習課程後，從 0 到 1 復現了 LovArt 這個 Agent 產品。

他在找工作的時候，也相應的有了更大的選擇權：

《AI產品經理轉崗特訓營》這套課程的實訓營版本，已經包含了幾十節實踐項目的帶教直播，你可以直接查看回放跟做。

添加班主任，瞭解課程的詳細課程內容和實踐安排：

2026，爭上游！