AI+教育课程研发多了「AI 模型」环节，教研、AI、开发三方各跑各的。本文用 YesDev「AI+教育课程产品研发」模板，讲清如何用 9 个组件把三方串成一条可追溯的研发链路。
这套流程，用 YesDev 的「AI+教育课程产品研发」模板可以直接跑起来。YesDev 是国产 Jira 替代、AI 驱动研发协同与项目管理平台，支持 SaaS 与私有化部署双模式，5000+ 付费企业在用。模板中心里专门做了一套 AI+教育场景的模板，套用即用。
模板一共 9 个组件，但真正把"教研—AI—开发"三方串起来的，是下面这三个。
以前教研在文档里写需求，开发在另一个工具里建任务，两边对不上。模板里的「课程需求」组件把两边拉到同一个入口——每个需求条目带 P0 到 P3 四档优先级，教研标了优先级，开发立刻看到。需求状态从「待评审」到「已交付」全程流转，谁改了什么、什么时候改的，系统里留痕。
课程需求拆成研发任务后，每个任务带工时评估、计划起止时间和负责人。AI 模型调优、前端开发、教研审核——每条任务的状态从「待开始」到「进行中」再到「已完成」，在项目概览里一眼看到。
这意味着你不用再问"开发到哪了"——打开看板就知道。
AI 课程研发里最容易被忽略的环节是知识沉淀。教研口径改了三轮，模型对齐的是哪个版本？学员反馈"答非所问"，是教研的锅还是模型的问题？
模板的「教研知识库」组件把术语库、AI 应答口径手册、教学法手册放在一个地方。教研改了口径，在知识库里改，所有人看到的是同一版本。上线后排查问题，倒查变更记录就行。
AI 课程研发最难的环节不是模型调参，是三个人在三个节奏里跑同一个项目。
除了上面三个核心组件，模板还配了 6 个：项目概览（一屏看完整体进度）、课程文档（教学大纲等主文档）、研发问题（Bug/改进/工单收口）、迭代看板（按状态/负责人分组切换）、教研讨论（任务下直接 @ 同事）、资料链接（常用链接集中管理）。9 个组件覆盖从课程设计到上线反馈的全链路。
模板还内置了 8 项 AI+教育专属字段——课程类型、学段学龄、AI 模型基座、数据合规要求、学员对象、课程交付形式、教研审核节点、AI 生成内容审核——让教研口径、模型基座、审核状态在项目里可标记、可筛选、可追溯。
课程研发被切成 5 个阶段：课程体系设计 → AI 模型与教学对齐 → 教师/学员双端开发 → 联调与测试 → 上线与教学反馈。每个阶段对应一组需求和任务，在项目概览里一眼看到进度到了哪。
以一家做 AI 助教课程的教育公司为例（场景示例，非真实客户案例），他们用这套模板跑了一个 v1.0 版本。变化主要在三件事。
教研和开发看到同一份进度——以前教研不知道开发到哪了，现在打开项目概览就知道。
版本变更有据可查——教研口径、模型版本的变更都在系统里留痕，上线后排查不用翻三个工具猜。
反馈收口不再散——Bug、改进、工单统一走研发问题组件，按类型和优先级分类，不再混在微信群。
模板不能替你把课做好，但它能让你少花两周在"搭流程"这件事上，把时间留给课程内容和模型质量。
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「课程需求」组件让教研和开发看同一份带 P0-P3 优先级的需求，状态从「待评审」到「已交付」全程流转，谁改了什么、什么时候改的，系统里留痕。
「教研知识库」组件把术语库、AI 应答口径手册、教学法手册集中管理。教研改了口径在知识库里改，所有人看到同一版本，上线后排查问题可倒查变更记录。