選一條路徑
先從你真正要運作的系統開始。
AI 行銷從業務流程切入；Agent Building 從系統邊界切入；Harness Engineering 則從 coding agent 周邊的 repository 系統切入。三條路徑都有具名情境、限制條件、故障診斷與正式上線檢查。
路徑 0110 單元
給行銷主管、營運團隊與 AI 導入負責人
AI 行銷實作
把零散的 AI 用法，整理成團隊跑得動、查得到、停得下來的行銷工作流程。
產出一套可稽核的 AI 行銷工作流程，以及一份能進入 30 天導入評估的部署資料包投入時間10 堂課共 12–16 小時，另加實際工作流程觀察與資料整理時間
打開實戰指南
路徑 0212 單元
給工程師、技術營運與 AI 產品負責人
Agent 建置實戰
做出能測、能停、能查，也有人負責的 agent。
產出一套有邊界的行銷研究 agent：主張能追到來源、權限寫得清楚、人工審查可中斷再恢復，另附回歸測試、營運成本模型與 go／no-go 紀錄。投入時間18 到 24 小時，另加總整專案
打開實戰指南
路徑 0311 單元
給軟體工程師、技術主管與開發平台負責人
Harness 工程實戰
讓程式撰寫 agent 看得懂程式庫、驗得出結果、斷線後接得回來，也交得出去。
產出一套量過成效的程式庫 harness，包含指令、狀態、隔離、機械式規則、端到端驗收、執行驗收憑證、交接，以及寫清楚適用範圍的 go／no-go 決策。投入時間25 到 30 小時，包含 5 到 7 小時總整專案
打開實戰指南路徑預覽
三條路，採用同一套實務標準。
你可以直接打開卡關的那一課，也可以依序完成，讓前一課的成果成為下一課的輸入。
AI 行銷實作
路徑 01- 00AI 原生行銷的工作流程基礎基礎 · 75 分鐘
- 01AI 研究與顧客洞察實作 · 90 分鐘
- 02AI 內容營運實作 · 100 分鐘
- 03SEO、GEO 與 AI 搜尋實驗實作 · 105 分鐘
- 04創意測試與成效行銷實作 · 100 分鐘
Agent 建置實戰
路徑 02- 00AI agent 與工作流程：哪些步驟值得交給模型？基礎 · 75 分鐘
- 01LLM API 與 Structured Outputs：讓程式分清成功與失敗實作 · 105 分鐘
- 02工具呼叫：模型提案，應用程式決定是否執行實作 · 120 分鐘
- 03脈絡、記憶與狀態：中斷後如何接著做實作 · 125 分鐘
- 04RAG 與知識檢索：先確認找得到正確資料實作 · 150 分鐘
Harness 工程實戰
路徑 03- 00先找出 Harness 缺口，再決定要補哪一層基礎 · 75 分鐘
- 01把需求寫成能執行驗收的任務契約實作 · 100 分鐘
- 02把程式庫整理成可追溯的工作依據實作 · 110 分鐘
- 03建立可重現且隔離的工作環境實作 · 125 分鐘
- 04保存工作狀態：換人、換對話也接得下去實作 · 115 分鐘
Tenten 工具與實戰指南
在下一個決策點，拿對的工具。
Academy 會把既有的計算器、模型比較、playbook 與交付方法，接回實作中的明確步驟。
當實作碰到真實環境
帶一份成果，以及一個還沒解開的上線決策。
在投入更大的導入案前，我們可以先檢查證據、權限、評估器、交接與回滾方案。