中阶版的"作品"不是好玩的小演示 —— 是孩子真的给真人交付的东西。下面这八个案例，都是 10–14 岁的孩子做完中阶版的一个项目后真的产出的成品。每一件，都还在被某个具体的人用着。
① 孩子的具体背景和动机；② 项目用了什么技术（HTML/CSS/JS、Ollama、智谱清言 等）；③ 完整的步骤拆解；④ 关键代码片段或 prompt；⑤ 截图描述 / 演示链接；⑥ 真实使用反馈 + 数据；⑦ 这个孩子学到的东西；⑧ 你怎么照着做。
注：所有名字和具体细节都为隐私做了处理，但项目本身和数据都是真实的。
奶奶来同住后，全家想学奶奶的菜，但奶奶不会写字。小美录了奶奶 8 道菜的全过程，做成一个能用奶奶语气回答的 Assistant。爷爷也开始用，因为它"听起来像奶奶"。
小骏厌倦了 Steam 评论里"对不上口味"的推荐。他做了一个 Assistant，输入游戏名 → 用他自己 12 条标准（节奏、是否有微交易、剧情比例……）打分。同学也开始问。改了 5 轮才稳定。
班里 38 个同学，从来没人记得别人生日。安雅做了一个网页，输入今天的日期 → 显示这个月的所有生日 + 用过的"祝福语"。部署到 GitHub Pages，老师贴在了班级群。
小泽自己电脑装了通义千问本地模型。做了一个网页，输入一道数学题 → AI 用"先讲思路再讲解法"的方式解释。完全本地，不联网也能用。妈妈不再担心他用其他工具直接抄答案。
小雪连续陪了爷爷三天，记下他卡在哪：忘记吃药、忘记关煤气、忘记今天哪个孩子来。她做了一个 Assistant，每天早上 9 点爷爷打开微信问它"今天要做什么"，它会列三件事 + 提醒煤气检查。
小涛给妈妈做了一个网购建议助手。最关键的设计：清单上有"药"、"婴儿用品"、单价 > 100 元 —— 都必须先问。妈妈用了 2 个月，没出过差错。其他买便宜调料的事，AI 完全自动办。
小薇喜欢写诗，但分不清自己写的"好"和老师说的"好"是不是一回事。她列了 5 条她自己的"好诗"标准，对 10 首（5 真 5 AI）盲评 → 发现自己 70% 时候能分辨，最不准的是 AI 模仿"灵气"那一条。重写了第 3 条。
小奥三个月前做了一个"恐龙战斗排行榜"评分表。这个项目里他重新评了同样的 20 只恐龙 → 发现自己悄悄把"咬合力"从 30% 调到 18%，把"智商"从 5% 拉到 22%。他写了一段话给三个月前的自己解释为什么。