课程定位会议 · 三层课程矩阵切分

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TL;DR 会议核心三层课程矩阵关键决议各层内容范围 TODO 判断与建议开放问题

▶ TL;DR

课程分层切分方式从"难度递进"改为"场景切分"：免费视频做眼前问题闭环、49 元课做兴趣全能包、付费课做完整工作流。
BI / Python 不学，SQL 还得学（被迫，因为面试还考）；第一支免费视频锁定 AI Excel。
翻墙红线：付费课用国外顶流模型 + 国产保底方案双轨，群里不教翻墙，学员内部自行解决。

课程层级

3+2

免费/49元/付费 + 复购两条

付费课定价

1999-2999元

AI 数分 / AI 项目实战

首支免费视频

AIExcel

受众最广、团队重置路径

去伪项

2项

BI 不学 + Python 不学

会议核心

起点

问题

戴师兄要把后续内容和课程的安排做一次彻底定位。已有的层次包括 B 站课堂合作出来的免费视频、49-99 元引流课、1999-2999 付费课，再加上 8999 一对一复购、知识型复购。

问题：AI 时代内容生产压力大，到底各层课程应该装什么内容、不装什么内容？层级是不是已经太多？

结论

输出

各层课程按"场景"切分而非"难度"：

免费视频：基于一个 眼前问题 跑通一个具体场景，"用 AI 怎么做得更好"
49 元课：兴趣全能包，新的小游戏小项目持续上新，缓解 AI 焦虑
付费课：基于业务场景的完整工作流，从 0 到 1 落地生产环境

关键去伪：BI 合并到 Excel，Python 直接不学，但 SQL 还得学（市场倒逼）。

三层课程矩阵

最终定下的内容分工和用户路径

L0 · 免费视频

定位：流量入口 · 优质长教程（20-30 分钟）· 解决一个眼前问题

用户路径：B 站搜索关键词进入 · 看完产生"遇到新场景还是不会做"的疑惑 → 买课

系列规划：AI Excel → AI 学 SQL → AI 学 BI 全合并 → AI 时代 Python 不学 → AI 时代数据分析（求职四讲）

核心约束：不教国外顶流模型 · 只用国内 AI

L1 · 49 元课

定位：引流课 / 兴趣全能包 · 浅 AI 焦虑解决方案 · 持续上新

用户路径：课堂分发引流 → 私域转换 → 觉得有趣买高阶

首讲：AI 生图（用自家平台的创意工坊沙箱，绕开翻墙）

后续选题池：AI 生图 / AI 三审六复 / 蛐蛐 / AI 亲戚对话回复（爸妈/爷奶/亲戚分场景）/ OpenAI 对话演示

商业逻辑：需要一个低价档让 B 站课堂拿到分销利润 · 自己平台沙箱降成本

L2 · 付费课 (1999-2999)

两条线并列：

　· AI 数据分析课：跳过所有工具，用 AI 做完整数据分析工作流（HTML 化报告、Cloud Code 连服务器、提需求出筛选+交互）

　· AI 项目实战课：偏 Claude Code / Codex 产品思维 + 编程，做 AI 工作者

定位：跟求职绑定的高阶闭环课

核心约束：用国外顶流模型（必须翻墙），同时提供国产保底方案双轨

L3 · 复购

两个独立产品：

　· 8999 元一对一陪跑：戴师兄亲自评估+辅导上岸

　· 知识型进阶复购：数据建设 / 全面 AIGC 技能（具体内容待定）

用户路径：付费课学员中的高潜部分

关键决议

本次会议达成的方向性决定

课程分层切分方式：场景切分而非难度递进

免费视频解决眼前一个具体场景，49 元课做兴趣全能包，付费课才是完整工作流。这样用户每一层都有完整收获感，不是简单的"基础→进阶→高阶"。

明确去伪：BI 不学、Python 不学、SQL 还得学

BI 是 Excel 不行才产生的畸形品类，AI 时代 Excel 够用了，BI 合并到 Excel 一节里讲；Python 已经不考、AI 全替代，不教 Python 但要讲清"为什么不用学"；SQL 被迫还得教（市场面试还在考），但教法切换为"无痛快速过 AI 学"。

翻墙红线：付费课用国外顶流，国产保底双轨

付费课内容用国外顶流模型（必须翻墙），同时提供国产保底方案。群里不主动教翻墙工具（红线），学员内部自行交流。"我不能分享这个东西，但我能分享分享这东西的渠道"。

第一支免费视频锁定 AI Excel

受众最广、团队对 Excel 不熟正好重置学习路径。对标秋秋的"2026 年的 Excel 到底怎么学"做更优质的长教程。如果不爆，作为大哥视频更新也行——有保底解。

49 元课首讲做 AI 生图

兴趣性强，用自家平台沙箱（创意工坊）调好 API 给学员用，绕开翻墙问题，也加深用户对平台的认知。后续会有 AI 三审六复、蛐蛐、亲戚对话回复等持续上新。

报告产物全部 HTML 化

Cloud Code 连服务器生成网页式报告，支持筛选、交互。直播报告以后每版需求只要让 AI 改一改重新发就行。"上岸报告那个就已经看吓死人了"——之前那份报告效果验证可行。

AI 项目实战课 vs AI 数据分析课定位差异

AI 项目实战课 = 产品思维 + 编程（偏 Claude / Codex 工作流）；AI 数据分析课 = 分析师视角 + 分析思维。两门课内容会有重叠但视角不同，重叠不是坏事。

各层内容范围对照

同一个技能在不同层级讲到什么深度

技能	免费视频 (L0)	49 元课 (L1)	付费课 (L2)
AI Excel	基于老板需求复现 Excel 报表，装 Excel 插件、给 AI 提需求	—	用我们的平台直接上传 Excel，端到端自动化
AI 学 SQL	SQL 笔试题全部丢给 AI，用 AI 学 SQL 的示意图理解每条语句的数据处理过程	—	完整工作场景的 SQL 串联
BI	合并到 Excel 一节里讲，不单开	—	—
Python	讲清"为什么不用学"，对比 AI 编程 vs 周乾璨纯写 Python 的速度	—	—
AI 生图	—	首讲。用自家创意工坊沙箱	—
分析报告	—	—	HTML 化报告 + Cloud Code 连服务器 + 筛选交互
分析思维	"AI 时代数据分析" 单讲	—	AI 数据分析课的核心轴线
AI 项目落地	—	小项目兴趣全能包	AI 项目实战课的 6 个教学项目

TODO 清单

本场会议落到本周/6 月的具体动作

立即（本周）

3 items

询问冰洁 Excel 插件具体信息

P1 戴师兄

让冰洁分享插件名称 / 安装方式 / 教程位置 / 是否有更好的替代品

▶ 验收：拿到冰洁的回复

课程定位文档化（三层课程矩阵）

P1 戴师兄/超超

本场决议形成的三层切分写成对外可用的课程介绍文档（招生页文案）

▶ 验收：课程详情页文案能直接用

AI 数据分析 49 元课剩余 2 讲完工

P1 超超

已写到第 5 讲，剩余第 6、7 讲完工。让 AI 写稿，超超基于实测调整

▶ 验收：第 6/7 讲稿子上传飞书

6 月

3 items

首支 AI Excel 免费视频上线

P0 编导+戴师兄

20-30 分钟优质长教程，基于老板需求复现 Excel 报表。先验插件→实测→脚本→录制

▶ 验收：视频发布+对标基线确立

49 元课首讲 AI 生图上线

P0 超超+编导

用自家平台创意工坊沙箱，绕开翻墙。引导用户直接在平台上玩

▶ 验收：课程上线+转化数据

6 月付费课正式上线

P0 戴师兄

AI 数据分析 + AI 项目实战两条线并行上线

▶ 验收：两门课都能下单

7 月起

3 items

免费视频系列化：AI Excel→SQL→BI→Python→求职四讲

P1 编导团队

按系列节奏持续生产长教程，沉淀流量入口

▶ 验收：系列前 3 讲上线

49 元课每月加 1-2 个兴趣项目

P2 超超

选题池：AI 三审六复 / 蛐蛐 / 亲戚对话回复 / OpenAI 对话演示

▶ 验收：每月有新内容

选题库建立（飞书多维表）

P2 超超

三层课程选题汇总+评分，让 AI 帮做优先级建议

▶ 验收：选题库就绪

我的判断与建议

基于 project_memory 历史信息的串联分析

CORE

"场景切分" 比 "难度递进" 更适合 AI 时代

这是本场最重要的方法论决议。传统教育产品几乎都是难度递进（入门→进阶→高级），但 AI 时代用户的真实诉求是"我今天就要解决的这个具体问题"。

场景切分的好处：
① 每一层都有完整收获感（免费课就能搞定一个具体场景）
② 升级是因为遇到新场景而不是因为想看更难的内容
③ 配合 AI 时代用户的速食心态

建议把这个方法论写到 overview.md 的"核心战略判断"段，作为整个内容矩阵设计的元规则。

📎 历史关联：这跟 5/22 下午"课程外壳要按用户认知命名"是同一种思路 —— 都是以用户的真实使用情境为锚，而不是创作者的内容架构。

CONFLICT

付费课定价 1999-2999 跟 5/19 决议的 1499 仍未对齐

5/19 风险 review 会议决议 "AI 开发课定价 1499 元"，本场决议 "AI 数据分析课 / AI 项目实战课定价 1999-2999"。

判断：这是三门独立课，价格梯度大概是 AI 开发课（左橘长主讲）1499 元、AI 数据分析课 1999-2999、AI 项目实战课 1999-2999。但本场没有明确说明这个梯度。

建议下次商业评审专门讨论：
① 三门课的定价梯队
② AI 开发课 1499 是否还成立
③ 两门 1999-2999 课的内部定价差异（一个 1999、一个 2999？还是两门同价？）

📎 历史关联：decisions.md "课程定价跨会议矛盾"段已记录此问题，本次会议未解决。

EDGE

"自家平台沙箱" 是绕开翻墙的关键资产

本场的核心商业杠杆之一是自家平台的创意工坊沙箱。49 元课首讲用它做 AI 生图，实质是把翻墙成本转换成了平台订阅成本，并通过低价课建立信任。

这也呼应了 5/19 风险 review 的左橘长 agent 平台：所有 AI 调用都走平台中转，对用户透明。建议把"平台 = AI 中转入口 + 沙箱体验场"作为业务定位写到 overview.md，明确平台不是一个孤立的产品，而是所有付费课的承载基座。

RED

翻墙红线的执行细节还有灰色地带

本场把翻墙列为红线，并定了"群里不教，学员自己看着办"的口径。但实际操作上还有几个边缘场景：
① 课程 PPT 里展示 OpenAI 等国外模型的截图算不算暗示翻墙？
② 老学员私聊问"怎么注册谷歌"，运营是不是要假装不知道？
③ 学员之间在群里互发翻墙工具链接，群主是主动制止还是装看不见？

建议沉淀一份《翻墙边界 SOP》到内部文档，让每个一线员工有明确的应答口径。这件事的风险点不在政策本身，在"每个员工对边界的解读不同"。

📎 历史关联：rejected.md "群内传播翻墙工具：红线，找死行为" 已写入，但 SOP 细节缺位。

风险与开放问题

OPEN

免费视频的生产节奏 vs 编导招聘进度

本场决定 6 月起免费视频要系列化生产（AI Excel→SQL→BI→Python→求职四讲，至少 5 期）。但 people.md 显示编导招聘还在面试阶段（王越/卢龙泽/李敏婷三人），决策是"一个月试用看交付质量"。

风险：如果三个编导都不合格，6 月的视频生产压力会全部回压到戴师兄+超超。建议启动 Plan B：提前找 2-3 个外包编导备选，或者把首支 AI Excel 拉到本周做完，留缓冲时间。

📎 历史关联：todos.md 6 月任务 "首支 AI Excel 免费视频上线" 和 "编导试用期月评" 时间线重叠，需要错峰处理。

OPEN

49 元课每月上新对运营节奏的压力

本场决定 49 元课每月加 1-2 个兴趣项目，定位"缓解 AI 焦虑 + 持续上新"。但每月一个意味着持续的内容生产负担。

建议把这件事跟"付费课学员 + 优秀 49 元课学员产出二创内容"挂钩——付费课学员的 6 个项目作业、49 元课学员的兴趣案例，都可以作为后续上新的素材源。让用户生态反哺内容生产，避免完全靠官方人力。

OPEN

"国产保底方案"的实际效果未验证

本场承诺付费课"国产保底"，但实际国产模型当前在 Code 编程、复杂推理上跟 Claude Code / GPT-5.5 的差距还是断崖式。

关键问题：如果用国产模型完全跑不通同样的 demo，那"保底方案"就形同虚设。建议在付费课开课前做一次国产 vs 国外的横向实测，明确国产保底能做到几成效果。如果差距太大，要在销售页就明确告知"国产仅作演示，建议自备国外账号"，避免售后退课。

OPEN

"自家平台沙箱" 的成本控制

49 元课首讲做 AI 生图用自家平台沙箱（中转 API）。但中转 API 的调用成本是公司承担的。如果 49 元课卖出 1 万份，每份学员调用 50 次生图，公司的中转成本会达到数千元规模。

建议在沙箱接入用户配额机制（每用户每天 N 次 / 每课程 N 次），跟 5/19 风险 review 的"用户限流" TODO 联动。这件事不解决，付费课规模化的时候会被烧 token 烧死。

📎 历史关联：todos.md "用户限流/配额机制（按 token 而非次数）" 仍在 P1 待办，没完成的话 49 元课上线就有成本风险。