01推荐顺序
AI 应用与大模型
理解 AI、机器学习、大模型、RAG、Agent 和上线治理各自解决什么问题。
KNOWLEDGE ATLAS · 2026
先找到起点，再一层层走到能做出来。
每条路线按前置知识排好顺序。新手先建立概念和环境，随后进入方法、机制与真实项目；每个节点都对应一篇完整文章和一个可验证产物。
01 基础02 进阶03 深入04 实战
CATEGORY FIRST · 2026
查看分类边界先选你要学的领域，再进入路线
每个领域先从概念入口开始。点“懂了”才进入下一篇；点“还是不懂”会回到本篇的具体解释。顺序完整的学科可以直接按路线学习，其他内容先从入口逐篇理解。
02推荐顺序
编程开发
从变量、控制流、函数和对象建立写程序的共同语言，再进入具体语言和工程。
03推荐顺序
Agent 工程
从 Agent 的目标—决定—动作循环开始，逐步建立上下文、工具、状态、评测、安全和项目交付能力。
04推荐顺序
求职与面试
把岗位要求、知识理解、项目证据、表达和选择机会串成一条闭环。
05推荐顺序
算法与数据结构
先理解数据如何组织、问题如何缩小，再学习题型、证明、实现和复盘。
06推荐顺序
Agent Skills 与自动化
理解 Skill、工具、MCP、Agent 和测试之间的职责，再封装可复用工作流。
07推荐顺序
数据分析
从业务问题、数据、指标和不确定性出发，形成可复核的结论。
08推荐顺序
办公效率
建立文件、版本、表格、会议和知识管理的可找回工作流。
09推荐顺序
自媒体运营
从受众和问题出发建立选题、内容系列、数据复盘和持续发布能力。
10推荐顺序
AI 视觉与内容创作
先看懂画面、镜头、风格和一致性，再进入生成、剪辑和权利记录。
11推荐顺序
产品与运营
把用户抱怨还原成问题、需求、流程、指标和实验。
12推荐顺序
副业与知识变现
把公开资料加工成可信、可完成、可交付和可持续更新的知识产品。
13推荐顺序
职场与商业能力
把目标、沟通、风险、协作和成果证据变成可推动行动的工作方式。
14推荐顺序
模板与工具资源
学习如何评估来源、工具、模板和开源项目，并记录版本、许可和退出条件。
通用编程基础 · 学科路线
通用编程基础
先学会把问题写成输入、状态变化和输出，再理解程序如何使用系统与网络，最后进入具体语言和项目。
路线完成度0%0/17 个知识节点
从这里开始第一次写程序：从变量、判断到函数的 12 个共同概念基础 · 48 分钟适合谁
第一次系统学习编程、还分不清代码和程序的读者
走完会得到什么
能读懂一段小程序，说明它接收什么、改变什么、怎样验证结果。
STAGE 1
0/7基础
先建立程序、变量、控制流、函数和运行环境的共同语言。
STAGE 2
0/5进阶
用调试、测试、错误处理、网络和操作系统边界让程序可解释。
STAGE 3
0/2深入
进入对象协作、进程并发和更复杂的系统边界。
STAGE 4
0/3实战
先交付有输入校验、测试和版本记录的小工具，再把同一套边界扩展到可观测、可恢复的阅读服务。