AI 与内容创作

CodeRoadMap 正文要求 原创、可核对、可维护。AI 可以 起草结构与句式，不能 替代事实核查与发布责任。本课讲 content/课程/*/drafts/ 的 responsible 工作流——与写功能代码同一套 Git 纪律。

学习目标

• 掌握从 outline 到 merge 的讲义创作六步
• 区分 AI 适合与不适合的内容任务
• 衔接 git-workflow 与 ai-workflow

CodeRoadMap 内容创作流

outline.yaml（slug / summary / order 已定）
    ↓
样例 @ 引用（同 track 或 gha-intro 等结构样例）
    ↓
Cursor / Copilot 生成 50–70 行中文 draft
    ↓
维护者通读：术语、链接、代码、与路线图节点
    ↓
git commit（如 content(aie): draft aie-content from outline）
    ↓
PR review → merge

你是发布责任人；AI 是 第一稿机器（ai-intro 同源观念）。批量生成时：逐课通读，禁止未核对 bulk merge。

AI 适合的内容任务

任务	说明
统一章节结构	学习目标 / 练习 / 小结
表格与流程图草稿	人改准确性
交叉链接占位	必须 核对 slug 存在
语气对齐	参照相邻课

AI 不适合独断的内容

• 技术事实：版本号、API 签名、配置路径——对照仓库与官方文档
• 链接：禁止编造 /tracks/xxx/lessons/yyy
• 大段外站转载：版权与站点原创政策
• secrets：示例里用占位符，不 paste 真实 .env

Prompt 最佳实践

根据 outline.yaml 中 aie-content 的 summary，
参照 @gha-intro.md 的结构，
写 50–70 行中文 markdown draft。
交叉链接 ai-coding-essentials、testing-essentials、git-essentials 各一处。
不要编造不存在的 lesson slug。

禁止 在 prompt 里粘贴密钥、内网 URL、客户数据。

与 testing / git 的平行关系

代码靠 mvn test 与 CI；内容靠 链接与事实人工绿。两者都走 PR + Review，git-commit 同等粒度。见 testing-essentials：能自动化的自动化，不能的用人眼。

练习

• 打开任意 track 的 ，找一节 summary 写 3 条大纲 bullet