面向所有 AI 学习者 · 贴近中国应用市场
把 AI 学习变成一场会升级的长期游戏
从编程、Prompt、Agent、Skill 到短视频与商业应用，用任务、等级、徽章和作品集驱动学习。每天打开都有下一步，记录每一步成长，慢慢变强。
已接入月更机制
4 条学习路径
6 个作品任务
纯静态开源
数据默认保存在本机
AI 学习任务地图
agent.run(task)
tools: search, code, video
短视频脚本 → 分镜 → 剪辑
Quick Start
60 秒新手上手
第一次来不需要读完整网站，按三步走也能进入“任务、反馈、作品”的学习循环。
Learning Map
四条学习路径
AI Worldview
AI 时代的世界观
AI 学习不是“工具入门”，而是一次“上帝视角”的认知升级：从个人成长看产业升级，从产业变化看职业转向，从技术演进看价值重构。 技术会快速更迭，但判断力、验证力、边界意识和长期复利思维才是 AI 时代能穿越波动的底盘。
建议先回答这四个问题再做选择：先定义问题，再定义风险，再定义成本，最后定义可复用的能力输出。
可执行世界观路线图（14 天）
30 天版本（周复盘版）
每周记录仅做复盘参考，可选填写；不要求全部推进，优先做对自己有用的部分。
Game Rules
像打游戏一样学 AI
AI 见习生
持续记录和复盘，会慢慢沉淀到下一阶段能力。
- 建议每天记录一次学习状态，保持手感。
- 每周里程碑会带来经验值，没推进到位也不影响整体学习节奏。
- 作品到达一个里程碑，就能看到阶段化的徽章反馈。
- 等级越高，越接近真实 AI 应用能力。
Model Compass
国内外模型应用对比
Open Source Radar
GitHub AI 学习资源雷达
不做无脑收藏夹。每个资源都标明它适合借鉴什么、哪些可以按许可证复用、哪些只适合参考机制，帮助学习者建立开源判断力。
Portfolio Showcase
作品样例库
这些不是额外作业，而是把学习路线变成作品的参照物。每个样例都能反向带动 Prompt、Agent、编程和内容能力。
Project Challenge
AI 项目挑战库
每个挑战都有难度、时间、工具、交付物和验收标准。目标不是看懂，而是做出能展示、能复盘、能继续迭代的作品。
Agent Role Academy
Agent 角色学院
这不是把别人写好的 agent 原样搬来用，而是把专业 agent 思维改造成适合学习者练习的角色卡：什么时候用、给什么输入、产出什么、怎么验收。
改造原则：
中文化、适中化、任务化、可验收。灵感参考开源项目 msitarzewski/agency-agents，本站内容为学习场景下的重新组织与本地化表达。
今日 Agent 挑战
今天练习：
Weekly Plan
12 周自学节奏
每周只抓一个核心能力，避免被工具海淹没。勾选是记录进度，没有硬性频率要求。
Monthly Update
每月更新区
0
本月关注点
Toolkit
Prompt、Agent、Skill 模板
把一次好用的提示词，沉淀成可复用的工作流。真正重要的是形成自己的 AI 学习与创造系统。
Open Source
一起共建月更 AI 学习地图
FAQ
常见问题
零基础怎么开始学 AI？
可以先从 60 秒上手、四条学习路径和今日挑战开始，用一个小任务建立手感，再进入 12 周节奏。
Prompt、Agent、Skill 有什么区别？
Prompt 是一次任务说明，Agent 是能拆解任务并调用工具的流程，Skill 是把高频能力沉淀成可复用模板。
国内外模型应该怎么选？
不要只看榜单。用自己的任务测试写作、编程、长文档、视频和 Agent 场景，同时记录成本、稳定性和适用边界。
学完以后应该产出什么？
可以先从一个可展示作品起步，例如学习助教报告、短视频脚本工厂、个人知识库问答或 AI 产品观察报告。
Feedback Loop
把反馈变成下一次更新
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