学习路线图

三棵树,各有阶梯

选定一条主线,沿阶梯学下去;三棵树可以并行,也可以择一深耕。

AI 编程

从不会写代码,到做出能上线、能收费、能增长、能出海的产品。

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  1. L1 认知与心智 7 篇

    摆正预期、跑通第一次 vibe coding

  2. L2 工具上手 7 篇

    装好跑通 Claude Code / Codex / Cursor / 国产工具

  3. L3 功能深用 13 篇

    Skills 为重头、MCP 按需,把工具用到深处

  4. L4 工程化与 SDD 9 篇

    AGENTS.md / 上下文工程 / 规范驱动,稳定驾驭中大型项目

  5. L5 选题与需求验证 10 篇

    先证明有人买,别做没人买的东西

  6. L6 场景实战 7 篇

    从 idea 到能跑的 MVP

  7. L7 上线与运营 8 篇

    从 MVP 到真用户能用的产品

  8. L8 变现 8 篇

    按价值定价、付费墙、接单、开源飞轮

  9. L9 增长与数据闭环 15 篇

    分发 / 投放 / 留存 / build-measure-learn 迭代

  10. L10 出海 12 篇

    注册主体 / 收款 / 合规 / 美元定价 / 海外获客

AI Agent 智能体

从认识 Agent,到用代码搭出有记忆、会自学习、能上生产的智能体。

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  1. L1 认知:什么是 Agent 7 篇

    Agent vs Chatbot vs 工作流、四要素、ReAct

  2. L2 起步:第一个 Agent 7 篇

    可视化尝鲜 → 用 SDK 写出第一个 Agent

  3. L3 Skills 与 MCP 9 篇

    Skills 教方法(主力)、MCP 给连接(按需)

  4. L4 记忆与知识 7 篇

    三层记忆 / RAG / 文件式记忆(hermes 样板)

  5. L5 多 Agent 与编排 8 篇

    子代理优先、框架按需、A2A、多渠道接入

  6. L6 生产与场景落地 8 篇

    评估 / 可观测 / 部署 / 客服等数字员工场景

AI 组织管理

AI 时代的管理者认知、用 AI 重做业务、岗位重塑与组织转型。

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  1. L1 AI 素养 5 篇

    管理者与团队的 AI 认知与个人效率

  2. L2 团队提示词与知识体系 5 篇

    团队级提示词 / 知识沉淀 / 标准化

  3. L3 用 AI 重做业务(上) 8 篇

    诊断与设计:重造在前、任务三分法、编排模式

  4. L4 用 AI 重做业务(下) 8 篇

    分职能落地与治理:销售/客服/财务 + 治理即代码

  5. L5 岗位重塑与组织变革 7 篇

    delegate-review-own、新角色、变革管理

  6. L6 战略与治理 6 篇

    AI 战略 / services-as-software / 风险合规 / 效能度量

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