做完这套流程，你会拿到什么
把一门课的"从想法到能卖"拆开看，其实是十几份文档拼起来的一个包。走完下面的步骤，你手上会有：
1. 课程定位卡：一句话卖点、目标人群、学完能做什么、不适合谁
2. 大纲表：模块 / 课时 / 学习目标 / 时长 / 练习
3. 每节课的教案五件套：学习目标、开场钩子、核心内容、案例演示、练习与小结
4. 逐字讲稿（口语版）
5. 课件页文案与演讲者备注
6. 配图清单与出图提示词
7. 作业、测验、参考答案
8. 答疑 FAQ 与学员须知
9. 销售页文案与引流短视频脚本
10. 一套能重复用的提示词库
贯穿全文的例子：假设你在电商行业做了五年客服管理，想开一门《客服团队用 AI 提效》的小课。后面每一步都用这个例子演示。
时间上，一节课（20 分钟左右）的初稿，借助 AI 通常能压到一两个小时内产出可改的版本，剩下的时间主要花在核对事实和替换真实案例上。具体快慢因人而异，自己跑一遍就知道了。
前置条件清单
- 一个通用大模型对话工具，网页版就够用，优先选文本生成质量好的
- 一个能写表格的工具：Excel、飞书表格、Notion 任选
- 一个演示文稿工具：PowerPoint、Keynote、Google Slides，或者 AI 生成 PPT 的工具
- 可选：录音设备、录屏软件、音频转文字工具
- 你自己的东西：至少 10 个真实案例、20 个学员常问的问题、你踩过的坑
- 一个干净的文件夹结构，建议这样建：
```bash
course/
├── 00-positioning.md # 定位卡
├── 01-outline.json # 大纲（结构化）
├── 02-lessons/ # 每节课的教案与讲稿
├── 03-slides/ # 课件文案与成品
├── 04-assets/ # 配图、截图、素材
├── 05-exercises/ # 作业与答案
└── 06-prompts.md # 提示词库
```
有一条原则要贯穿始终：AI 负责结构和初稿，你负责经验、判断和事实。课程卖的是你的行业积累，AI 只是把你的积累快速转成可交付的形态。
第 1 步：先定"卖什么"
不要一上来就生成大纲。先让模型帮你把定位空间铺开，你再做选择。
```text
你是知识付费课程策划。我有 5 年电商客服团队管理经验，
擅长用 AI 工具做质检、话术生成和排班分析。
请给出 10 个课程定位候选，每个包含：
1) 课程名（不超过 15 字）
2) 目标人群（具体到岗位和处境，比如"带 5-20 人客服小组的主管"）
3) 学完能完成的一件具体事情
4) 不适合谁
5) 交付形式建议（录播 / 直播 / 训练营）
要求：不要泛泛而谈，每个定位都要能对应一个可交付的动作。
不要编造数据、案例或平台规则；需要我补充事实的地方，标注【待我补充】。
```
拿到 10 个候选后，用三个筛子过滤：你有没有真实案例支撑、学员能不能在一周内做出成果、这个需求是不是已经在被人搜索和提问。第三个筛子你可以去问答社区、行业群里看真实提问，不要凭感觉。
选完写进 00-positioning.md，后面所有生成都以它为约束条件。
第 2 步：从定位到课程大纲
把定位卡贴回给模型，要求输出结构化大纲。指定 JSON 是为了后面能脚本化处理。
```text
基于上面的定位卡，设计一门 6 节课的录播课大纲。
输出 JSON，结构如下：
{
"course": "课程名",
"modules": [
{
"id": "M1",
"title": "模块名",
"lessons": [
{
"id": "1-1",
"title": "课时名",
"goal": "学完能做出的一件具体事情",
"duration_min": 20,
"prerequisite": "需要的前置知识",
"exercise": "配套练习"
}
]
}
]
}
约束：
- 4 个模块，每个模块 1-2 节课
- 每节课的 goal 必须是动词开头的可验证动作
- 难度从易到难，第一节课要能在 10 分钟内出成果
- 不要出现"了解""认识"这类无法验证的目标
```
生成后一定要手动改：把不符合你实际经验的课时删掉，把你真正擅长的部分加厚。模型给的往往是"平均水平的课",而付费课的价值恰恰来自你的非平均水平部分。
第 3 步：把大纲拆成单课教案
拿其中一节课，生成"五件套"。这一步的关键是给足够多的上下文，别只丢一个标题。
```text
按下面的模板，为课时 2-1《用 AI 生成客服质检评分表》写教案。
模板：
1. 学习目标（1 条，可验证）
2. 开场钩子（1 分钟，用一个真实痛点场景切入）
3. 核心内容（拆成 3-5 个知识点，每个知识点配一句"为什么重要"）
4. 案例演示（分步骤操作，标出每一步的输入和输出）
5. 练习与小结（学员动手做什么，怎么判断自己做对了）
背景：学员是客服组长，每天要抽检 30 条会话，人工评分耗时长。
他们大多没用过结构化提示词，电脑操作熟练。
凡是涉及具体数字、法规、平台规则的地方，标注【需我核实】。
```
第 4 步：生成逐字讲稿
有了教案，再生成讲稿。讲稿最常见的毛病是"书面语太重"，念出来像新闻播报。
```text
把上面的教案扩写成口语讲稿，20 分钟时长，按每分钟 200 字左右估算，
大约 4000 字。
要求：
- 用短句，一句话不超过 25 字
- 每 3-5 句出现一次"你"，直接对学员说话
- 专业术语第一次出现时用一句大白话解释
- 每讲完一个知识点，加一句过渡，比如"到这里你先别急着动手，接下来这一步很容易踩坑"
- 不要用"赋能""闭环""抓手"这类词
- 不要编造数据、案例和引文
```
写完一定要出声念一遍。念着别扭的地方就是需要改的地方，改完再录。
如果课程节数多，可以用脚本批量生成模板文件，避免手工复制粘贴：
```python
import json
from pathlib import Path
outline = json.loads(Path("01-outline.json").read_text(encoding="utf-8"))
out_dir = Path("02-lessons")
out_dir.mkdir(exist_ok=True)
for module in outline["modules"]:
for lesson in module["lessons"]:
name = f'{lesson["id"]}-{lesson["title"]}.md'
body = f"""# {lesson["title"]}
学习目标
{lesson["goal"]}
开场钩子（1 分钟）
核心内容
案例演示
练习与小结
"""
(out_dir / name).write_text(body, encoding="utf-8")
print("已生成", len(list(out_dir.glob("*.md"))), "个文件")
```
第 5 步：从讲稿到课件页
课件不是讲稿的复制粘贴。一页只讲一个观点，页面上留字越少越好，细节放演讲者备注里。
```text
把这份讲稿转换成课件页文案。
规则：
- 一页一个观点，标题不超过 12 字
- 每页正文不超过 5 条，每条不超过 20 字
- 需要举例的页面，单独列一行"演示："说明要展示什么
- 每页附一段 100 字以内的演讲者备注
- 输出成 Markdown，每页用 "---" 分隔
```
拿到 Markdown 后，导入演示文稿工具，或者交给 AI 生成 PPT 的工具出初稿。机器排出来的版一定要人工过一遍：字号是否够大、配色是否对比清楚、有没有溢出和错位。
第 6 步：配图与演示素材
给配图提示词时，用固定结构，出一致性会好很多：
```text
主体 + 场景 + 风格 + 构图 + 色彩 + 禁止项
示例：一位客服主管坐在办公桌前看双屏电脑，屏幕上显示质检表格，
扁平插画风格，正面中景构图，蓝灰主色 + 橙色点缀，
画面中不要出现任何文字和品牌标识。
```
注意两点：一是 AI 生成的图片里出现文字往往容易糊，尽量让图里不带字，文字后期加；二是生成式素材的商用授权范围，以所使用平台的官方页面说明为准，别想当然。
第 7 步：作业、测验与 FAQ
```text
基于这门课的 6 节课，生成：
1. 每节课 1 个动手作业，附评分标准（3 条以内，可客观判断）
2. 一份 10 题的结课测验，含参考答案和解析
3. 20 条学员高频问题及回答，按"操作类/概念类/职业发展类"分组
要求：问题要贴近真实场景，比如"我的团队没人愿意用新工具怎么办"。
不要编造统计数据。
```
FAQ 这部分，把你过去被问过的真实问题替换进去，价值远高于模型生成的通用问答。
第 8 步：销售页文案
```text
写一份课程销售页文案，包含：
- 一句话标题（不超过 20 字）
- 目标人群描述（3 条，要具体到处境）
- 学完能做的 3 件事
- 课程大纲（模块级）
- 适合谁 / 不适合谁
- 常见疑问 5 条
- 行动引导
语气：直接、具体、不夸张。不要用"改变人生""逆袭"这类词，
不要编造学员评价和数字。价格部分留空，用【价格】占位。
```
定价不给具体数字，方法是这样：先看你交付的时长和成果密度，再参考同类课程的公开定价区间，最后用一次小范围预售测试真实付费意愿。观察实际报名转化，比拍脑袋定数字靠谱。
第 9 步：质检与去 AI 味
这一步别省。逐项过：
- 事实核查：所有标注【需核实】的地方，一条条查证或删掉
- 去套话：把"赋能""闭环""干货满满"换成具体动作描述
- 换案例：模型编的案例全部替换成你真实经历过的，脱敏处理
- 念一遍：讲稿出声读，卡壳的地方改短
- 查合规：涉及他人隐私、公司内部数据、平台规则的内容做脱敏和确认
常见坑与排错
大纲看着完整，每节课却没干货。 多半是目标写成了"了解 XX"。改成"能产出一份 XX 表"，内容自然就实了。
AI 编造数据和引用。 这是常见现象。对策是明确要求标注待核实项，并且约定：凡是数字、法规、平台政策，一律以官方页面为准，不直接采用模型输出。
讲稿念起来像念稿。 给模型加口语化约束，同时自己录音回听。听到自己都觉得尴尬的句子，就是该重写的句子。
课件字太多，学员在截图不在听。 一页一观点，正文压到 5 条以内，把解释挪到备注里。
课程太通用，谁都能讲。 加入你所在行业的术语、你踩过的具体坑、你团队的内部流程。通用内容是底座，差异化内容才是付费理由。
素材版权不清楚。 生成式图片、字体、音效的商用条款，以各平台官方页面为准；引用他人内容要注明来源或取得授权。
一上来就想做 20 节课。 先做一节体验课，拉 5-10 个目标学员试听，收集反馈再决定要不要扩。返工成本比想象中高。
下一步建议
1. 先做一节 MVP 体验课：从大纲里挑第二节（学员能最快出成果的那节），走完整流程，用免费形式发出去。
2. 建提示词库：把每一步用顺手的提示词存进 06-prompts.md，标注适用场景和注意事项。下一门课复用，效率会明显不同。
3. 收结构化反馈：别只问"好不好"，问"哪一页你想暂停""哪个练习你没做完""学完你做了什么"。这三个问题的答案直接指向改版方向。
4. 把课拆成短视频：每节课的核心知识点单独成一条短内容做引流，验证选题热度，同时积累素材。
5. 考虑交付形式升级：录播适合标准化内容，训练营和社群适合需要督促和反馈的内容。两种形式的定价和运营成本差别很大，先小范围试一种。
6. 持续迭代：把每期学员的真实问题反哺进 FAQ 和课件，第二版的课程质量通常比第一版提升明显。