先分享一个我最近在策划的课程：体系化AI编程入门。这份大纲会陆续放出来，今天先聊其中的扩展课部分，主要是给非技术背景的朋友补一些软件工程的常识。
整门课程暂定4+1节：4节主课，用TRAE这个工具带大家入门AI编程；再加1节扩展课，补充一些必要的软件工程知识。
主课内容如下：
- 第一节：Vibe Coding初识与上手
- 第二节：磨刀不误砍柴功
- 第三节：用Rules/Memory/MCP/Skills突破边界
- 第四节：打破编程界限的智能体
今天就先放出扩展课的大纲。
第1页：开场——为什么懂一点计算机常识很重要
回顾一下四讲的内容，你已经能用TRAE把想法变成产品了。但实际操作中，你可能遇到过这样的困惑：AI突然说“需要写一个后端接口”，你完全不知道什么意思；做出来的东西在自己电脑上跑得好好的，发给同学就用不了；或者，你根本不知道怎么跟AI描述“我要把数据存下来”这件事。
这里有一个关键观点：在提示词中使用准确的专有名词，会大大提升AI的输出质量。比如，模糊地说“帮我做一个能存数据的网页”，AI需要猜测你的具体需求；但如果说“做一个前端页面，用REST API连接后端，数据存入MySQL”，AI就能精准理解你的意图。这节课的目标，就是帮你掌握这些专有名词，让你跟AI的沟通效率翻倍。
第2页：代码在哪里运行——服务器、浏览器、客户端、手机端
先搞清楚几个基本概念。
服务器，说白了就是一台24小时运行的远程电脑，你的后端代码就部署在上面。特点是谁都可以访问，但你看不到它的实体。打个比方，就像餐厅的后厨，顾客虽然看不到，但所有菜品都在这儿制作。
浏览器，比如Chrome、Safari，负责运行前端代码并展示页面。每个用户自己电脑上的浏览器是独立运行的，就像顾客各自的餐桌，每个人看到的可能不一样。
客户端，指的是安装在电脑上的应用程序，比如微信桌面版、VS Code。它与浏览器的区别在于，不需要打开网页，直接就是一个独立的软件。
手机端，就是运行在手机上的App或移动端网页。它与前端的核心逻辑类似，但屏幕更小，交互方式也不同（触摸 vs 鼠标）。
明白这些概念有什么用？简单说，你跟AI说“部署到服务器”，就知道是要让项目上线；说“兼容手机端”，就知道要适配移动设备。
第3页：前端与后端——用户看到的 vs 背后发生的
前端和后端，可以说是编程里最基础也最重要的划分。
前端，运行在浏览器或手机上，负责页面布局、按钮、输入框、动画效果这些用户直接看到和交互的东西。技术举例包括HTML（结构）、CSS（样式）、Ja vaScript（交互）。类比一下，就像餐厅的菜单、装修和服务员。
后端，运行在服务器上，负责处理逻辑、数据计算、业务规则。技术举例有Python、Node.js、Ja va。类比一下，就是餐厅的后厨、厨师和菜谱。
为什么这个区分很重要？因为如果你跟AI说“帮我做一个网页”，它默认只做前端。但如果你需要用户注册、数据保存、支付等功能，就必须要有后端。
一句话判断：功能只跟“看”和“点”有关，前端就够了；涉及“存数据”“算东西”“多人协作”，就需要后端。
第4页：数据怎么流动——从用户操作到数据存储
我们以“用户注册”为例，看看一个完整的数据流是什么样：
- 用户在浏览器中填写信息，点击“注册”按钮。
- 前端代码把数据发送给服务器上的后端（通过API）。
- 后端验证数据（格式对不对、用户名有没有重复）。
- 后端把数据存入数据库。
- 后端告诉前端“注册成功”。
- 前端页面显示“欢迎你”。
理解数据流之后，你就能跟AI说清楚“数据从哪来、到哪去、中间怎么处理”。在TRAE中实践时，用Spec模式规划项目，AI会自动帮你梳理数据流，但你要能看懂它在做什么。
第5页：API与接口——前后端怎么对话
API，本质上是前后端之间的“约定”——前端用特定格式发请求，后端用特定格式回响应。通俗理解，就像餐厅的点菜系统：前端（服务员）把顾客的点单信息传给后厨，后厨做好了再传回来。
常见的API类型，你只需要了解几个：GET用来获取数据（“给我用户列表”），POST用来提交数据（“创建一个新用户”），PUT和DELETE用来修改或删除数据。
AI生成代码时会经常提到“调用API”，理解这个概念你就能知道AI在做什么。连接外部服务，比如地图、支付，本质上就是调用别人的API。第三讲学到的MCP，本质上就是让AI能调用各种外部API。
第6页：数据库基础——数据存哪里、怎么存
数据库，专门用来存储和管理数据的系统，比文件更高效、更安全。核心概念只需要了解三个：表，按类别存放数据，比如“用户表”“订单表”；字段，也就是每一列，比如用户表的“姓名、邮箱、注册时间”；增删改查（CRUD），添加、删除、修改、查询，几乎所有数据操作都逃不出这四种。
当项目需要“记住”任何信息，比如用户数据、文章内容、聊天记录，就需要数据库。常见的数据库有MySQL、PostgreSQL（关系型）和MongoDB（文档型），不需要深入研究，知道名字就行。
第7页：代码怎么组织——函数、文件与库
函数，就是一段有名字的代码，完成一个特定任务，可以反复调用。想象一下菜谱中的“炒蛋”步骤，每次需要炒蛋时调用它，不用重新写步骤。AI生成的代码里到处都是函数，理解这个，你就知道AI把代码分成了哪些“功能模块”。
文件，就是代码按功能存放在不同文件里，比如login.js放登录相关代码，database.js放数据库操作代码。就像厨房里食材、调料、厨具分门别类放在不同柜子里。跟AI说“在哪个文件里修改”时，你得知道文件是什么。
库，也叫包，是别人已经写好的代码集合，你可以直接拿来用，不用自己写。好比厨房里的预制调料包，不用自己调配，撕开就能用。例子包括日期处理库（moment.js）、图表库（ECharts）、UI组件库（Element UI）。AI经常会说“引入xxx库”，知道这是在用别人写好的工具，而不是在变魔术。package.json就是记录“这个项目用了哪些库”的清单。
第8页：开源与GitHub——代码怎么共享和协作
开源，就是把代码公开，任何人都可以免费查看、使用和修改。你用AI生成的项目，很多库都是开源的。这意味着你遇到问题时，可以参考别人的代码。
GitHub，全球最大的代码托管平台，可以说是程序员们的“代码社交网络”。核心功能包括存放代码、记录修改历史、多人协作。AI有时会让你“去GitHub上找参考项目”，比赛作品也可以放到GitHub上展示。不需要深入使用，知道它是“代码的云盘”就够了。
开源与AI编程的关系：AI能帮你写代码，但很多能力来自开源库。理解开源生态，你就知道AI的“工具箱”里有什么。
第9页：部署——怎么做完让别人也能用
部署，就是把项目从自己的电脑搬到服务器上，让任何人都能通过网址访问。本地运行只有自己的电脑能访问，部署到云平台后，任何人通过网址都能访问。
常见部署平台：Vercel和Netlify适合纯前端项目，操作简单，免费额度够用；云服务器（阿里云、腾讯云等）适合全栈项目，需要配置但更灵活。
比赛作品需要部署才能展示和评审。部署是“做完项目”到“交付项目”的最后一步。在TRAE中，可以直接预览前端项目；部署环节AI可以帮你生成部署配置文件。
第10页：本课总结
最后，我们快速回顾一下核心认知：
- 专有名词是效率钥匙：提示词中用准术语，AI输出质量大幅提升。
- 代码在哪里运行：服务器（后端）、浏览器/手机（前端）、客户端（桌面应用）。
- 前端/后端：用户看到的 vs 背后处理的。
- 数据流：用户操作 → 前端 → API → 后端 → 数据库 → 返回。
- API：前后端对话的约定；数据库：数据的仓库。
- 代码组织：函数（功能模块）、文件（分类存放）、库（别人写好的工具）。
- 开源与GitHub：代码的共享和协作；部署：让项目上线，别人能访问。
- 核心认知：不需要学会写代码，但理解这些概念，能让你跟AI沟通效率翻倍。
