原WPS产品总监在金山系十年，第二次创业他做了一个免费学AI的网站

“得效果者得新进，得记忆者得留存。”

来源|多知

作者|王上

“与其说是一门给 AI 产品经理的系统课，倒不如说是我把自己在 AI 领域7年的学习、10年的职业生涯、两次创业的经历，汇总成了一个普惠性学习网站。”说这句话的人，是创业者徐奕成，网名“洛小山”。今年，他创办了一个免费学习AI的网站——小山学堂（xueai.app）。

过去十多年，他一直在技术和产品之间穿梭。

2014年，徐奕成进入金山西山居，从游戏引擎开发工程师做起，之后转向手游服务端开发，再转型产品经理，参与过《剑侠世界手游》等项目；后来他加入腾讯天美，参与《三角洲行动》研发。2023年，他离开腾讯，第一次创业，尝试做 AI 写作产品。半年后，团队与产品并入金山办公，产品成为 WPS Office重要的AI伴写功能，徐奕成担任金山办公AI产品总监、WPS AI伴写产品负责人。

2026年6月，徐奕成离开金山办公，来到上海创办米羊科技。公司的愿景和三年前第一次创业时一样：“让我们的应用运行在每一台设备上，让更多人享受到AI的便利。”

在这个愿景下，目前公司有多个产品并线开发。其中，一个是AI助理Alice，由米羊科技团队主力推进；还有一个是公益性质的小山学堂，从课程设计到交互打磨，几乎由徐奕成一人主导。

小山学堂目前包含466节课程，从 AI 基础、大模型原理，到 AI 应用开发、工程实践、产品设计、用户心理学，甚至延伸到创业实务。这套课程适用人群广泛，不论是产品经理、大学生等职业新人，还是一人创业者，乃至计划转战AI赛道的转型者，皆可复用。网站还给用户设置了不同的学习路径，用户可以根据自己的需求或目标进行选择。

这个投入了数千美元token成本、由徐奕成亲自设计课程和交互的网站，选择完全免费开放。“未来小山学堂网站不会商业化，最多每天打开页面的时候弹一个小广告吧，缓解一下服务器带宽的压力。”徐奕成说。

在 AI 课程普遍依靠信息差收费的今天，这个决定显得有些“不符合商业逻辑”。但他的理由很简单：“吴恩达、李飞飞这些前辈在前面做公益免费培训，我如果把这些东西整理出来，让你花钱买这份知识，确实可以这么干，但我于心不安。”

他甚至没有设置付费入口。当小山学堂访问量增长到百万日请求时，他的朋友们都劝他赶紧变现，他却在网站底部增加了公益入口，希望用户将善意传递给教育相关公益项目。

随着 AI 热度持续升温，小山学堂开始被更多学习者发现。徐奕成透露，近日网站总PV达到1200万，观猹（AI应用榜单平台）给出8.8评分，目前每天约有两三万用户学习。

“希望小山学堂成为 AI 时代的一所‘公共学校’，让更多普通人，不只是使用 AI，而是真正理解 AI。”徐奕成的愿望正一点点实现。

01“Timing很重要，时间很紧张”

今年5月25日下午，徐奕成完成了WPS笔记的上线。那是他的产品目标：“为WPS生态补齐最后一块 AI拼图。”拼图完成之后，他提了离职。

契机来自两个“业余爱好”：一个叫Alice的AI助手，一个叫“小山学堂”的交互式AI学习网站。

Alice最初只是他自己凭兴趣尝试做，但有一天，一个对AI完全陌生的用户，在其他专业Agent面前寸步难行，却在Alice的“哄着”下，硬是做成了一个海外电商网站。“一个更懂你的AI助手，反而比非常专业的应用更能帮到用户。”

这让徐奕成意识到，未来AI应用的核心，不只是能力强，而是能否和用户建立长期关系。他把这种产品定义为“关系型生产力Agent”。

“关系型”意味着 AI 不只是一个工具，而是逐渐理解用户；“生产力”意味着它最终要真正帮助用户完成事情。

恰逢5月，Alice在观猹拿下月口碑榜和飙升榜双第一；不久后，“小山学堂”也拿下周口碑飙升榜第一。榜单带来的是紧迫感：“能不能在行业内率先践行这个赛道？Timing很重要，时间很紧张。不出两个月，市面上将全是Alice。”

于是，徐奕成毅然开启了新的旅程，创办米羊科技。

但“小山学堂”只是他个人做的一个偏公益性质的项目，他说：“这个网站不做商业化的动作。”因为他当初做这个项目就是“让更多人享受到AI的便利”。

在他看来，目前很多 AI 课程实际上是在出售信息差。从更大的视角来看，AI 技术正在成为一种新的基础能力。就像互联网时代，人们需要学习搜索、办公软件一样，AI 时代，每个人都需要理解如何和 AI 协作。

02近400节课，240多个交互设计

在徐奕成看来，当前很多人对 AI 的理解仍停留在表层。他们知道 ChatGPT、知道提示词，但并不了解大模型为什么有效，也不知道如何真正利用 AI 创造价值。

因此，他做“小山学堂”的第一原则，是从底层开始教。

课程设计的底层逻辑是希望“读懂 AI 的底层逻辑，并能做出自己的商业化 AI 产品。”课程设置上，可以按顺序学习：从大模型原理，到Harness核心，到动手实战，再到工程进阶，最后自我改进。也可以从专题课程自由选学：包括产品五连、硬核选修等。

甚至还指明了学成后的路径，链接了招聘网站，形成“学完能去哪”板块。

目前“小山学堂”包含466节课程。如果只是希望掌握 AI 基础，小白路径大约需要78节课、13小时；完整学习路径约78小时。

在课程设计上，网站的设计带着一些游戏化的烙印，设置了240多个交互演示，比如，大模型如何训练、token 如何工作、为什么 AI 会产生幻觉，这些抽象概念被拆成可以直接体验的交互过程。

在每个课程节点都有“学会了”的打卡按钮，左边章节全部打卡后会有成就感动画，全部学完还能领一张证书。

“这得益于我之前十年的游戏经验。”他深谙正反馈机制对人的驱动。伴学计划更像个游戏任务：注册送1000“米粒”，投入800，只要每天学习就返现。“你学，我还送你钱。”

他还把Alice嵌进了学习页面右侧。遇到不懂的，划词就能问，送的钱够问200轮对话。"有一个AI助理一直在旁边教着你学。"

在课程的底层，徐奕成一直死磕“基础”。从程序员，到游戏产品经理，再到 AI 创业者，徐奕成一直相信一件事：基础能力决定长期竞争力。

他说：“很多年轻人对AI有一种认知错觉，觉得自己很强，但基础没打好，大部分认知都是AI教给他的。”徐奕成把这称为“AI认知负债”。

因此，小山学堂的课程几乎从底层教起：大模型原理、harness核心、token成本、数据结构与算法、审美工程、交互细节、产品心理学。

“底层学会之后，对大模型的很多东西基本都能游刃有余。”他说。最近，小山学堂还针对小白用户加入了更基础的内容。

小山学堂真正想解决的，并不是教用户使用某一个 AI 工具，而是帮助他们建立面对 AI 时代的学习能力。

接下来，“小山学堂”将继续上新并优化，最近，还上线了老年人学习AI的页面“爸妈版”，让AI助手白艾莉小姐教父母用AI创作、查一查回答、识别AI骗局…

03十多年产研经验的一次集中沉淀

466节课、240多个交互演示，这个庞大工程的核心产出者，几乎只有一个人。

“小山学堂目前是我一个人加一个实习生，”徐奕成说，“实习生主要对一些交互做修修补补，整个课程从内容设计、教学节奏到产品定义，基本是我一个人做的。”

这并非逞强，而是一个开发出身的AI产品经理，对过去十年经验的一次集中兑现。

“开发页面对我来说几乎没有难度，顺手就开发了。真正难的是怎么把很深的知识讲好。”为了讲清楚大模型训练原理，他打磨了两三天，做出一个“token在推token”的交互动画，“花了好多心力”。

内容全部原创，来自他七年AI学习、十余年职业生涯、两次创业经历的认知积累。设计则靠Vibe Coding：他在Cursor上的消费甚至干到了排行榜第一。项目以AGPL协议开源，“也就是说别人如果拿我的产品去做商业化，也必须开源。”

在GitHub上，陆续有人针对小山学堂提PR（Pull Request，拉取请求/合并请求）、修bug、贡献新课程。小山学堂这个一人发起的项目，正在变成一个小型社区。

但他心里清楚，一个人能“做”出来，不代表一个人能“教”会。网站数据显示，仅有寥寥数人全部学完了所有课程，拿到了那张证书。大部分人都停留在“入门和定位”“小白3000问”，个别人摸到了“Agent工程”的门槛。

徐奕成想对所有学习AI的人说：“学习还是一个坚持的过程，过程中会比较痛苦，但学完之后真的能帮到自己。既然开始了，那就一直走下去吧。”

在米羊科技的团队里，大部分同事在做商业化产品——那是养活这个免费学习AI网站的“血包”。“同事们对我表达了很强的理解与认同，他们也在小山学堂给自己‘充电’。”

对想进AI领域创业的人，这位连续创业者的建议出奇地保守：“先不要轻易离职。现在AI赛道竞争非常激烈，还没趟出明确路径前，别急着离开当前岗位。先把基础打好。”

他去年做了200多个AI项目，开源几十个，代码仓库130多个，提交记录5923次。但今年他砍掉了大部分，只保留符合三条标准的：是不是大量人普遍遇到的痛点、大家是否真把它当痛点、解决了是否真能帮到他们。

“Vibe Coding会让你有一种上帝的感觉，好像一句话就能创世。但从demo到真正做出产品，只完成了10%，剩下90%还要花大量时间。”徐奕成说道。

04“AI应用或在一年内爆发，它解决的是最后一公里的问题”

当前，AI应用融资没有呈现大繁荣，甚至可以说融资难。徐奕成对 AI 应用行业有着自己的判断。他认为，未来一年，AI 应用可能迎来真正爆发。原因在于，大模型能力、算力成本、应用需求正在逐渐形成闭环。

“大模型越强，AI应用空间越大。但是，前提是你做的应用不会被大模型的演进吃掉。”他拿Alice举例，其核心资产是用户跟它相处三年攒下的东西：聊过什么、记得什么、笔记、习惯、脾气。

“这些东西模型再强也不会自己长出来。模型每强一次，对Alice反而是好事。同样一份积累，它读得越懂，回复的表现力越强。”这就是“关系型生产力Agent”的优势。

他把这个逻辑总结为一句话：“得效果者得新进，得记忆者得留存。”

为什么相信AI应用会在最近一年内爆发？他列了三个信号：

第一，模型就位了。Kimi K3、DeepSeek-V4-Flash等国内顶尖模型已经能支撑不错的AI应用。

第二，算力会冗余。国产芯片能支持部署，价格竞争下token成本还会降。“token便宜下来，应用层的毛利才有空间。”

第三，模型公司自己要下场做应用。智谱、MiniMax已经上市，他们需要有新的叙事。

在他看来，大模型公司解决的是基础设施问题，而AI应用解决的是最后一公里的问题。就像物流体系再完善，最终仍需要快递员完成配送，而“Agent就是那个快递员”；大模型能力再强，也需要具体应用帮助普通用户使用。

“现在恰恰就是应用爆发的早期。”他说。

“早期”是一件好事情。“等到大家都看见应用爆发了再进场，位置早就被人占完了。”

作者：王上

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