AI 工程实战教程导航指南

教程收藏夹里堆满了"以后再看"

当 LLM、RAG 和智能体的实战教程多到看不过来时，大多数人的反应是收藏。文件夹越来越厚，笔记越记越多，真正跑通的项目却一个也没有。本技能的目标不是帮你存更多链接，而是挑出"能跑、能改、能用"的教程，用一套可执行的方法把它们吸收进自己的技术栈。

核心能力：四步筛选法

• 按场景分桶：把教程归到 检索增强、多步 Agent、评测、部署 等真实问题域，而非按模型品牌分类
• 看可复现性：优先选有完整代码、明确依赖、能跑通的；缺环境的降权
• 看时效性：模型迭代快，优先近期且标注版本的教程，旧教程注意 API 差异
• 做最小复现：挑一个先原样跑通，再改输入、换模型，验证是否真懂

吸收清单

筛选只是第一步。技能还提供一套吸收方法：每篇教程产出可运行 repo、记录与自身业务的差异点、建立踩坑笔记、定期回看并升级到新版本、挑一个改造进真实项目。

适用边界

本技能是学习导航建议，不替代各教程原作者与官方文档。技术演进快，请优先参考近期且标注版本的资料。注意几个陷阱：收藏不等于学会，追新不等于追懂，跑通 demo 不等于效果达标。