课程大纲不应只有“认识、掌握、提升”等抽象词。本文以AI工具入门培训为例，让AI把每课目标、材料、练习与检查方式对应起来，学习效果仍需真实教学验证。
以下使用虚构示例，预期结果是人工按材料推导的核对基准，未在真实业务或对话产品中实测。可在你已有的文字对话工具中粘贴材料和指令；先移除真实姓名、联系方式和内部敏感信息。
这次练习使用的材料
虚构课程：共3课，每课45分钟；学员已会基本文字输入；目标是用AI整理事实、生成受约束草稿、核对输出。不能教授编程，不承诺就业；每课讲解15分钟、练习20分钟、回查10分钟。如何向AI描述练习
给出3课大纲，每课写可观察目标、示例材料、练习成果、检查条件。三个阶段按事实整理→草稿→核对排列。每课时间15+20+10=45，不能增加课程或推广工具套餐。先用人工答案做检查
第1课成果可为已知/待确认事实卡；第2课用该卡写活动邀请草稿；第3课给草稿逐句标记事实依据与推测。检查条件分别是材料不漏项、草稿不补地址、所有可变事实能对应输入。
读者需要自己完成的步骤
在文字AI里输入边界，检查每课是否真正产出文件或文本，是否有检查标准。准备至少一份包含缺失信息的练习，先由讲师手做一遍，确认学习者能理解。试教后根据实际问题调整课时，不靠AI说“系统完善”签收。
材料不足时怎么处理
课程大纲只是教学设计草案。学员基础、工具可用性和作业难度都需现场判断，不能承诺学完必然熟练。使用产品界面截图时要重新核对当前版本，本文未包含未验证入口。
提示词设计依据
本流程将材料、约束和输出要求分开，设计依据见OpenAI 提示词建议与Anthropic 提示词说明（核验于 2026-10-02）。具体业务规则来自本篇示例，使用时应替换成你已确认的规则。
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