ByteByteGo的AI实战课「用AI重建YouTube」9 月 26 日开课，报名 24 小时后截止
该课程由一位前YouTube工程师授课，覆盖从功能取舍、AI代理协作到语义搜索、测试与部署的完整流程，属于ByteByteGo Live订阅内容。
AI解读：课程解决的具体问题是怎么把一个想法落成一个能跑的MVP：先决定重建YouTube的哪些功能、把工作拆成可管理的任务，再处理AI代理写出的代码——包括规划改动、审查生成结果，以及在diff出错、会话跑偏时收拾局面。
技术栈部分比较具体：把原型图做成React页面，后端用Postgres，加上认证和视频上传；再接入多模态嵌入实现语义搜索和相关视频推荐，并说明这种做法与生产级推荐系统的差别。
最后是验证与上线：用Playwright检查功能，部署到Vercel，并在后台仪表盘里跟踪观看时长。对想完整体验一次AI辅助全栈开发的工程师来说，这套流程比单个工具教程更接近真实项目。
需要留意的是，来源只是课程推广摘要，没有给出价格、名额、先修要求或实际效果数据。它属于ByteByteGo Live，报名后包含 12 个月对现有和后续课程的访问权限。
ByteByteGo发布报名提醒：课程「用AI重建YouTube」（Rebuild YouTube with AI）将于 9 月 26 日（周六）开课，报名在 24 小时后截止。该课程由一位前YouTube工程师授课。
据ByteByteGo介绍，课程内容包括：界定一个现实可行的MVP，决定重建YouTube的哪些功能并把工作拆成可管理的任务；与AI代理协作，规划改动、审查生成的代码，并处理出错的diff或跑偏的会话；完成全栈开发，把原型图变成React页面，并用Postgres、认证和视频上传搭建后端。
课程还覆盖语义搜索与相关视频：使用多模态嵌入，并理解这种方式与生产级推荐系统的区别。测试与部署部分则用Playwright检查功能、部署到Vercel，并在管理仪表盘中跟踪观看时长。
该课程属于ByteByteGo Live，提供 12 个月对全部现有和即将上线课程的访问权限。这些是来源（课程推广摘要）所支持的全部事实。