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进一步信息揣测

• AI开发中的“最小可行原型”策略：吴恩达建议将项目范围缩减至能在碎片化时间内完成的微小功能点，而非等待“完美时机”。这种策略在业内常用于快速验证想法，但通常不会在公开课程中强调具体执行细节。
• 利用AI编程助手提升效率的潜规则：像Claude Code这类工具能显著缩短开发时间，但熟练使用需要掌握特定提示技巧（如分步拆解任务、明确输出格式），这些技巧往往需付费课程或社区交流才能获取。
• “绿野仙踪”原型测试法的实战应用：用人工模拟AI后台（如手动控制虚拟观众反应）快速验证概念，是产品经理和开发者的内部技巧，可绕过初期技术瓶颈，但公开文档中很少提及。
• 图形学开发的降级实践：从3D降级到2D、从群体模拟降级到单人头像，是资深开发者应对时间限制的常见手段，这类“技术降级”决策通常依赖经验，新手易因追求完美而陷入拖延。
• 早期用户反馈的隐藏价值：粗糙原型获得的反馈往往比“完美产品”更真实，业内常用此方法调整方向，但多数公开案例会美化原型阶段，掩盖早期版本的简陋性。
• 个人项目清单管理的非公开技巧：维护“想法清单”并定期筛选可快速落地的子项目，是高产开发者的习惯，但具体筛选标准（如时间评估、兴趣权重）很少被系统化分享。