代码写完了，然后呢？
让你的AI
成为云服务器管家
1个小时，打通部署与发布。
看懂过程 · 核对结果 · 对发布负责
无需编程基础
⌘
今天带走什么
一个可以验证的发布过程
AI操作服务器，你核对目标、改动与结果。
01 / 先看见缺口
代码在电脑里，用户在哪里？
本地
AI生成的页面
index.html
style.css
文件已生成 ✓
用户还不能因此访问云端网站。
浏览器 / 访问体验示意
还没发布
需要运行环境、文件发布和网络入口。
02 / 一次请求的旅行
你说一句话，谁在真正执行？
你提出目标
→AI组织任务
→工具MCP / SSH
→云ECS站点
概念动画 · 不连接服务器
先确定你要它做什么。
Ark CLI负责方舟相关操作；服务器管理走实际配置的工具与SSH。第02课再创建自己的MCP。
03 / 给对钥匙
模型能聊天，为什么登不上服务器？
先选任务，再判断它需要哪类凭证。
凭证只放在受保护配置中。课件不读取、保存或传输任何真实密钥。
04 / 确认目标
先认清机器，再让AI动手。
核对实例、主机和部署身份，避免操作错机器。
购买、认证和环境安装课前完成。已有资源可以复用。
这里只检查准备条件，不替你购买或开通资源。
05 / 部署实验台
计划 → 执行 → 验证
确认主机保留旧版发布文件核对网页
等待任务。
此处是教学模拟，不会执行命令。
此处是教学模拟，不会执行命令。
fire-shop.example / 保留示例域名
火山小店
版本 v1 · 原有页面
发布记录将与你看到的内容对应。
动画结果 ≠ 真实云端验收
06 / 切到真实工具
把目标交给AI，把验收留给自己。
请先只读检查指定的实验服务器，报告主机和执行身份。
为已有静态页制定限定目录的发布计划，列出改动与回滚方法。
经我确认后，保留旧版并分步发布。不要购买资源、扩大权限或输出密钥。
完成后提供实际执行结果、发布标识和网页核对方法；未完成事项明确列出。
切换到你的AI客户端
① 看目标与改动计划
② 看真实工具返回
③ 从浏览器核对内容
这一步由讲师在已授权环境演示。课件本身不会发起SSH或云API请求。
07 / 别让AI凭空猜
网站打不开，先查哪里？
受控情境模拟
404
服务器返回了HTTP响应，但目标资源没找到。
选一个优先检查方向。
08 / 哪些能算证据？
“AI说成功了”还差什么？
把主机、版本、时间和网页结果对齐，组合证据才能支持结论。
09 / 真正交到你手上
你能对这次发布负责了吗？
0 / 4
按真实实操结果勾选。
勾选仅为本次自评，不是自动检测服务器。
下一课
创建自己的MCP，让管理工具的边界更清楚。
费用：核对实例、磁盘、公网与其他服务；停止应用未必停止计费。带走：脱敏发布记录＋网页截图＋一句自己的链路解释。