课程开篇
开始之前
先找到自己当前的学习位置，弄清怎么学才真正过脑子，再进入正式课程。
入门与定位
- 我们在哪里
- 怎样学才有效
- 为什么要打基础
커리큘럼
원리부터 제품까지 한 경로로 학습하세요
본 과정은 순서대로 학습하고, 독립 장과 보충 자료는 필요에 따라 선택하세요.
零基础入门
写给第一次接触 AI 的你
从零建立 AI 直觉：它能做什么、为什么会错、怎样沟通、哪些任务可以交给它。
AI 是个什么东西怎么和它说话小白三千问 · 会用篇小白三千问 · 概念扫盲
- AI 能干哪些神奇的活
- 它其实在玩「接话茬」
- 它不是搜索引擎
- 它会一本正经地胡说
- 把它当不了解你的新同事
- 37개 더
大模型原理
大模型是怎么来的
串起训练数据、Token、GPT 和幻觉，建立判断模型边界的底层框架。
基础原理从补全到对话幻觉与四种应对篇章汇总
- 训练数据规模
- 训练 vs 推理
- 词表与训练
- Base 模型
- GPT 的跃进
- 14개 더
Harness 核心
AI Harness
学习上下文、Prompt、安全、Agent、工具调用和成本，让大模型从聊天变成可用系统。
上下文工程Prompt 工程Prompt 安全Agent 工程
- 上下文窗口
- 上下文溢出策略
- 为什么选 Markdown
- MD 语法与工程渲染
- Prompt 角色扮演
- 57개 더
动手实战
实战 · 从 Demo 到产品
沿真实 Agent 应用拆解从 Demo 到产品的关键环节：循环、记忆、协作、权限与 MCP。
开篇AI 生图Agent Loop上下文管理
- 文生图 vs 垫图
- 用 AI 给 AI 写 Prompt
- 角色一致性
- 模型会挂，然后呢
- 生图产品化清单
- 32개 더
工程进阶
进阶 · AI 工程设计模式
拆生产级 Agent 的设计模式，重点看上下文、工具、评测、长运行和安全边界。
Agent 设计模式工具设计的艺术Agent 评测长运行 Agent
- Workflow vs Agent
- 五种 Workflow 模式
- 上下文工程方法论
- 上下文三板斧
- ACI 工具界面设计
- 17개 더
自我改进
Harness 与自我改进
理解 Harness 如何让系统持续改进，从固定流程走向能优化自身协作方式的 Agent。
Harness 概论Harness 优化自我改进与进化未来与反思
- 从脚手架到自我改进
- Harness 三大设计模式
- 上下文工程自动进化
- 工作流自动搜索
- 让 Harness 改进自己
- 4개 더
协作方法论
Vibe Coding 方法论
建立一套可复用的 AI 协作流程：目标、上下文、验收、安全闸门和文档沉淀。
理念与入门流程控制质量底线文档与沉淀
- 为什么要给 AI 立规矩
- 四步流程
- PlayGround 试衣间
- 样式收敛
- 注释三要素与代码保护
- 9개 더
专题篇章
审美工程：让 AI 做出有品味的东西
训练判断好不好看的基本能力，把层级、留白、克制和一致性翻译成 AI 能执行的要求。
品味成了新瓶颈识别美的四个抓手把审美翻译给 AI 听建立自己的参考库
- 判断力开始涨价
- AI 味儿从哪来
- 层级：唯一主角
- 留白与对齐
- 克制：做预算
- 7개 더
专题篇章
交互工程：让 AI 做出好用的东西
从状态、防错、流程和控件选择入手，让 AI 做出的界面不只是能跑，还能顺手使用。
好用也成了瓶颈识别好交互的四个抓手界面的细节把交互翻译给 AI 听
- 能跑通不等于好用
- 状态三件套
- 防错与可逆
- 流程克制
- 习惯用法与能供性
- 5개 더
专题篇章
AI 产品心理学：让用户觉得好用
理解用户为什么觉得 AI 产品好用或难用，把等待、信任、错误和付费感受设计进体验。
感知性能等待与过程设计信任与防御心智模型与拟人化
- 感知性能 ≠ 真实性能
- 等待心理学三定律
- 劳动错觉
- 峰终定律
- 信任校准
- 14개 더
专题篇章
Token 降本增效：AI 应用的成本工程
看懂 Token 成本和模型计费，再从语法、语义、架构、输出四层压缩浪费。
定价即架构三大跳档陷阱Agent 的账单四层实战优化
- 和用户对赌的生意
- BPE 与 Token 税
- 报价表与三大梯队
- 200 Token 断崖
- 32k 红线
- 8개 더
编程基础篇
数据结构：AI 世界的骨架
用 AI 场景理解数据结构：数组、缓存、检索、图和队列分别解决什么问题。
为什么 AI 时代还要懂线性结构：你天天在用哈希与缓存：空间换时间树与图：AI 的主场
- 为什么还要懂数据结构
- 数组与 message list
- 栈：撤销与调用
- 队列与任务调度
- 哈希表
- 8개 더
编程基础篇
算法：AI 的思考方式
用大模型里的真实机制理解复杂度、排序、分治、图搜索和采样，补足工程直觉。
复杂度：一眼看穿代码值不值查找与排序递归与分治搜索与决策
- Big-O 复杂度直觉
- 注意力的 O(n²) 账单
- 二分查找
- 排序算法赛跑
- Rerank 重排序
- 10개 더
专题篇章
解剖 Grok Build：Rust 写的生产级 Coding Agent
可选源码深潜：读 Grok Build 的工程结构，理解一个生产级 Coding Agent 怎么组织。
系统地图Agent 核心循环工具系统上下文与记忆
- 79 个 Workspace 成员
- Rust 技术选型
- 从 main() 到首轮采样
- Session Actor
- Compaction 阈值
- 20개 더
专题篇章
解剖 DeepSeek Harness：一切皆插件的 Agent 底座
可选源码深潜：读 DeepSeek Harness 的插件内核、会话循环、沙箱和可重建日志。
系统地图会话与循环上下文工程工具系统
- 一切皆插件
- Profile 与 Bundle
- 日志重建不变量
- 双队列 Inbox
- 取消与崩溃恢复
- 24개 더
专题篇章
开源、蒸馏与本地部署
从权重、许可证、蒸馏到本地部署，看懂开源模型到底开放了什么，以及自己怎么跑起来。
开源到底开的是什么大模型如何变小在自己的机器上跑起来
- 权重是什么
- 真开源 vs 假开源
- 开源是一门生意
- 涌现
- 为什么要把模型做小
- 4개 더
自测中心
七套篇章自测 · 350 道题
用章节自测检查概念是否真的会了，发现薄弱点后回到对应课程补齐。
怎么用这七套卷基础与 Harness实战与工程设计前沿、方法论与源码专题
- 自测中心
- 大模型原理篇自测 · 50 题
- Harness 核心篇自测 · 50 题
- 动手实战篇自测 · 50 题
- 工程进阶篇自测 · 50 题
- 4개 더
课后甜点
一人公司 OPC
AI 产品进入真实世界前，先补确权与合规基础：商标、软著、专利、域名和股权。
确权的地基商标与域名代码、内容与技术主体与上线合规
- 六种武器
- 确权要趁早
- 商标类别
- 商标被驳回
- 域名议价
- 11개 더
课后甜点
被搜到：SEO 与 GEO
产品做出来后，学习如何让搜索引擎和回答型 AI 看得懂、找得到、愿意引用。
先搞清被发现这件事两个战场拆一个真实案例优先级与收官
- 为什么没人来
- SEO 最低可行清单
- GEO 让 AI 引用你
- 拆本站真实改造
- 一个人的优先级
- 1개 더
课后甜点
雷军创业课
正课后的创业方法补充：产品、口碑、融资、估值、股权和现金流。
创业者的自我修养方向与起点产品与口碑找钱与融资
- 谁适合创业
- 心理准备
- 选方向
- 起名
- 互联网七字诀
- 9개 더
추천 대상
첫 수업 전에 학습 목표를 고르세요
다섯 루트가 목표별로 목차 범위를 줄여 줍니다. 언제든 바꿀 수 있고, 진도는 사라지지 않습니다.
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이 목표로 시작AI만 쓸 줄 알기
원리와 엔지니어링을 건너뛰고 AI를 제대로 쓰는 법에 집중합니다. 무엇을 하는지, 왜 지어내는지, 어떻게 물어야 답이 나오는지, 무엇을 맡겨도 되는지부터 봅니다.
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专题篇章交互工程：让 AI 做出好用的东西지금은 건너뜀
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专题篇章解剖 Grok Build：Rust 写的生产级 Coding Agent지금은 건너뜀
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이 목표로 시작AI를 전문가처럼 쓰기
쓸 줄 아는 단계 위에 LLM 원리와 협업 방법론 전체를 더합니다. 모델의 경계, 네 단계 흐름, 검수 기준, 환경 안전을 알아야 AI가 안정적으로 대신 일할 수 있습니다.
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직접 만들기 루트에 Grok Build 소스 해부, DeepSeek Harness 내부 구조, 오픈소스 모델의 증류와 로컬 배포를 더합니다. 가장 어렵지만 차이를 크게 만드는 부분입니다.
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어느 트랙이 맞는지 몰라도 괜찮습니다. 다섯 루트 모두 같은 수업에서 시작하고, 두 수업만 지나면 깊이가 보입니다.