謝謝你,走完整條路徑了

Stage 1 到 Stage 2,你已經從「用 AI」走到「讓 AI 幫你串出一套服務」
你的回饋會決定下一步怎麼設計

大約 3–5 分鐘 所有意見我會親自看

來自講師的話

謝謝你走完 Stage 2。這兩天從 M2-1 用 GitHub 平台把作品推上公開網址、M2-2 進 IDE 讓 AI 幫你操作開發工具、M2-3 把東西真的部署上線、到 M2-4 串起免費 API 做出會自己動的 agent —— 你手上現在有的,已經是一條「從想法到上線」的完整能力。

這份回饋我會親自看。誠實的批評比客氣的鼓勵更有用,你的意見會直接決定後續(進階主題、實戰陪跑)要怎麼設計。

讓我知道你是誰

回饋不公開,僅老師個人看。填 Email 我才能把你 Stage 1 跟 Stage 2 的成長對照起來看,也會寄一份備份給你。
提醒:請盡量用你 Stage 1 填過的同一個 Email,這樣兩期回饋才對得起來。

3 個面向,每項 1–5 分

1 = 很差,3 = 普通,5 = 非常好。刻度跟 Stage 1 一樣,方便我對照你兩期的感受變化。誠實就好。
課程設計
架構安排、學習曲線、模組之間的銜接
很差普通非常好
內容深度
實用性、難度適中、能不能帶回工作用
太淺/太深剛好非常實用
時間安排
總長度、單元節奏、休息間隔
很差普通非常好
推薦度
你有多願意把這條學習路徑推薦給朋友?(0 = 完全不會,10 = 一定會推)
不會推一定推

有什麼想跟我說

不用每題都填,挑你最想講的寫。具體比客套更有用。

接下來,你想往哪走

你已經有整條路徑的基礎了。我想知道你接下來最想做什麼,好決定後續要不要開進階主題或實戰陪跑。

agent-kb MCP 用得如何

agent-kb 是老師的教學知識庫(真實案例、Vibe Coding 模組、概念字典、工作流模板)。你 Stage 1 可能申請過,這裡想了解實際使用狀況。

接上之後可以直接在 Claude / ChatGPT 裡查老師的教學知識庫。了解 agent-kb 是什麼 →

送出後你會收到一份備份信,老師也會親自看每一份回饋

收到了,謝謝你

備份信已寄到你的 Email
有任何補充想說的,直接回覆那封信就好

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