先建立判断力
看懂模型能力、边界与风险，不被工具更新牵着走。
推荐起点
AI 基础：模型、产品与第一次成果
先建立 AI 地图和大模型直觉，再完成一个有证据、可核验的真实任务。这里不从复杂数学开始，也不把聊天产品、模型和 Agent 混为一谈。
9 课时 · 免费
6门在线课程
54节图文课时
53个随堂测验
从一门课开始
每门课程都说明学习目标、课时数量和适合的起点。
入门9 课时免费
AI 基础：模型、产品与第一次成果
先建立 AI 地图和大模型直觉，再完成一个有证据、可核验的真实任务。这里不从复杂数学开始，也不把聊天产品、模型和 Agent 混为一谈。
入门9 课时免费
AI API 与国内接入基础
从一次请求的完整路径学会 API Key、baseURL、endpoint、model ID、兼容协议、官方渠道与网关；能够看懂国内常见配置，但不依赖某一家中转服务。
入门9 课时免费
Claude Code、Codex 与 AI 编码工具
看懂 CLI、Desktop、IDE 与 Cowork 四种形态，掌握 Claude Code 和 Codex 共同的 Agent 工作循环，并用计划、测试、权限和 Git 交付真实改动。
进阶9 课时免费
Agent 系统：Harness、MCP、Skill 与 Memory
从模型到可执行系统：理解 Agent 循环、Harness、工具协议、可复用 Skill 与多层 Memory，并分清 OpenAI Harmony 响应格式与日常所说的“调和”。
进阶9 课时免费
Obsidian AI 知识库与可复用工作流
把 Obsidian Markdown 知识库从文件仓库变成可检索、可追溯、可被 AI 使用的工作系统，并将一次成功沉淀为长期可复用流程。
高级9 课时免费
深度学习是怎么来的：机制、竞争与未定论
把今天的能力放回它被造出来的过程：参数是怎么被改动的，三条路线怎么竞争，规模与权重公开又改变了什么。全课不做数学推导、不复现任何训练，并要求每条历史说法都能指出它能证到哪一格。
一条路径，学完整
节点是一门真实课程，连线是它们之间的先后关系：从左下的入门课出发，沿丝带一课一课走到右上。 图上是从入门到进阶的前 5 站，另有 1 门在课程列表里。
再练真实任务
用工作中的写作、研究与分析任务反复练习。
最后形成系统
把有效方法、资料与检查表沉淀为稳定工作流。
课程合集
按学习主题打包的课程组合，一次选择、成套掌握。
学习之外
需要时，再进入项目工具
课程是首页主线；培训、创赛与项目工具保留为学习后的延伸入口。
今天完成下一步
建立个人学习记录，让每次打开网站都知道该从哪里继续。