不是学课，是做东西。28天里你不会在课堂上坐着——
你会找问题、构建、失败、迭代、最后在 Demo Day 把它发布出去。
不是因为技术限制，而是因为它们本质上需要人的参与。这三件事，是我们28天的全部内容。
AI回答任何被清晰描述的问题。它不知道该问什么。
会用AI的人，和不会用AI的人，区别不在于操作技巧——在于能不能提出值得回答的问题。提出好问题需要真实地接触世界、有判断什么重要的品味、愿意在没有答案的地方停留。
学会了，就是你能用它做出一件以前做不到的事。
AI让一个14岁的孩子可以做出真实运行的应用、真实的数据产品，发布给真实的人用。当作品要被真实的人看到、评判，质量会自然到达任何分数评估都无法驱动的水平。
AI总能给出一个听起来合理的答案。知道它何时是错的，需要人来判断。
从来没有在模糊中独立思考过的孩子，是最容易被AI的置信口吻说服的。训练判断力的方法只有一种：反复面对真实的两难问题，给出立场，接受质疑，修改，再给出立场。
不是按学科组织的。按项目节奏组织的：找问题、构建迭代、发布亮相。 每一天都有真实任务，每一周都有可展示的成果。
我们评估的不是成绩，而是你这个人的5个维度。这是深圳零一学院提出的 X 型人才框架，我们用它来理解 AI 时代真正有价值的能力。
你不用担心 token 用完、工具不够用、算力不够。这些都是基础设施，不是奖励。就像笔和纸。
不是要你复制这些，是让你感受到可能性的范围。你的项目应该是你自己的真实问题。
// 以上为假想参考案例，用于说明项目类型的多样性
Project School 的第一步是：找到一个让你真正烦恼或好奇的事情。从今天开始观察。