从一门真实课程开始

先完成一个真实任务，再理解背后的方法。每次学习都留下可以继续使用的成果。

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

看懂模型能力、边界与风险，不被工具更新牵着走。

用工作中的写作、研究与分析任务反复练习。

把有效方法、资料与检查表沉淀为稳定工作流。

系列课程按能力递进组织，减少在零散内容之间来回切换。

1 门课程

从零开始学习 AI 开发的数学基础、核心概念和基本原理。适合完全零基础的初学者，用最简单的方式理解复杂的 AI 技术。

每门课程都说明学习目标、课时数量和适合的起点。

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。

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。

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。

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”。

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。

学习之外

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。

围绕真实工作任务组织练习和阶段成果。

按评审维度整理项目材料与答辩准备。

把学习成果继续整理成可扩展的工作流。

建立个人学习记录，让每次打开网站都知道该从哪里继续。