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白日梦与诗

林深时见鹿，海蓝深见鲸

AI学习导航

24分钟阅读

AI学习导航

为什么做这个主页？

1、我每天高频研究和使用 AI，所以想将自己碎片吸收的各种 Note 卡片，汇总成一个完整的知识主题 Knowledge。
2、完整性。用户不喜欢为了完成一件事东拼西凑，更希望通过一个入口找到自己所需要的 AI 资源。
3、聚合。不必亲自生产所有东西，只要把足够多的人、商品或信息聚到同一个地方，也能产生巨大价值。
4、人是为别人而活的，为别人创造价值，从而体现自己的价值。——李诞

本页的组织方式

这份导航暂时只保留一套内容骨架，不再单独设置“用户入口”“学习路线”或另一套“按主题浏览”。页面中的八个一级标题就是唯一目录；每个一级标题下面使用 1.1、1.2、2.1、2.2 这样的编号继续细分。资源优先链接到已有内容，只有在没有合适来源时才新建文章。

一、AI基础与核心概念

  • 帮助你理清楚一些基础性的概念。

1.1 AI与生成式AI

1.2 LLM与多模态模型

1.3 RAG与知识库

1.4 Agent、Skills、MCP与SOP

1.5 AI的边界与结果校验

二、AI能力与交互

关于这一部分

Prompt、RAG、Agent、记忆和结果校验不是某一个产品的功能，而是横跨模型、API、应用和用户任务的通用能力。它们集中放在这里，避免在“基础”和“工具”之间重复出现。

2.1 AI、LLM与多模态

2.2 RAG与知识库

2.3 Agent、Skills、MCP与SOP

2.4 Prompt与需求表达

2.5 上下文、记忆与协作

2.6 结果校验、边界与安全

  • 先让 AI 复述任务、目标和限制，再开始执行。
  • 对关键事实要求来源、时间和证据。
  • 用样例、反例和验收标准检查输出。
  • 关注幻觉、隐私、安全、模型能力边界和内容时效性。
  • 把高频有效的交互整理成 Prompt、SOP 或 Skill。

三、模型、API与应用工具🔥

这一部分对应 Canvas 的模型层、API 层和应用层，回答“具体有什么工具、适合做什么”。第一部分讲生态位置，这里登记产品和使用资源。

3.1 通用模型

3.2 API、MCP与模型接入

3.3 代码工具与智能体

1、

3.4 知识库与研究工具

3.5 对话、创作与多媒体工具

3.6 历史体验与待核验资源

  • Cursor、TRAE、Cherry Studio + DeepSeek R1、DeepSeek 本地部署等内容先保留在迁移清单中。
  • 模型版本、公益中转站、订阅优惠和安装方式变化较快，使用前应重新核验。

四、AI任务与工作流

这一部分按“要完成什么事情”组织资源。任务优先于工具：先明确结果，再选择合适的模型、工具和工作流。

4.1 从一个具体任务开始

  1. 选一个今天确实要完成的任务。
  2. 说明目标、背景、已有材料、限制条件和验收标准。
  3. 让 AI 先给方案，再决定是否调用工具或建立工作流。
  4. 把一次性对话沉淀为可复用的 Prompt、SOP、Skill 或知识卡。

4.2 学习与阅读

4.3 写作与内容发布

4.4 研究与分析

4.5 知识库与翻译

4.6 自动化与内容分发

4.7 复盘与陪伴

五、知识沉淀与自动化

这一部分负责把一次性的使用经验变成可检索、可复用、可公开维护的系统。

5.1 快速记录

  • 先记录真实问题、原始材料、使用过的工具和最终结果。
  • 资源先登记来源、适用场景、时效性和公开状态。
  • 不要求每条记录都立即加工成文章。

5.2 概念卡与知识卡

5.3 知识索引

  • 这份 AI 学习导航是公开索引，不承担所有文章的完整解释。
  • 原文负责深度，导航负责分类、聚合、说明适用场景和推荐下一步。
  • 当一个概念、工具或任务在多个地方反复出现时，再考虑建立独立概念卡或专题页。
  • 相关入口：博客输出索引、苏苏知识库总索引

5.4 公开导航与复用

5.5 Agent长期记忆与自动化

六、实战案例库

这里收录已经发生过、能够说明方法如何落地的案例。案例不是新的分类体系，而是前面五个栏目中的可验证实践。

6.1 知识管理与发布

6.2 学习、研究与复盘

6.3 自动化与内容分发

6.4 Prompt与工具实践

七、资源参考索引

这一部分是总资料库，便于按关键词查找。它不是另一套学习路线；上面的 1—6 负责理解、选择和实践，这里负责完整登记资源、来源和状态。

7.1 概念与方法

7.2 提示词与Prompt

7.3 AI碎片教程

7.4 Claude Code / 学习笔记

7.5 Claude Code / Skills

7.6 Claude Code / Agent

7.7 Claude Code / 公益站（时效性资源）

时效性提醒

公益站、API 中转站和免费额度可能随时失效、变更或存在安全风险。这里只做来源登记，使用前请自行核验，不要提交敏感信息。

7.8 Claude Code / 其他

7.9 Coding CLI与Skills

7.10 模型与应用工具

7.11 其他AI资源

7.12 AI系统迁移清单

20 Knowledge-主题-系统/08-AI系统 共迁移 22 篇 Markdown。博客中保留原有内容，并补齐了稳定的 lowercase kebab-case slug；公开状态与草稿状态分开管理。

7.12.1 已进入公开导航

7.12.2 已迁移、暂不公开

以下内容已经进入博客仓库，但处于草稿状态，不会被 Quartz 发布：AI 历史总览、AI 年度规划对话、AI 项目管理对话、AI 深耕日志、AI 搭建个人知识库、Cursor、DeepSeek、Dify 本地部署、TRAE、iask.ai 历史优惠、Cherry Studio + DeepSeek R1。

它们后续可以逐篇核验、脱敏、补充说明，再决定是否从草稿变成公开页面。

7.12.3 仍需新建的内容

  • AI 基础：什么是 AI、什么是 RAG、Agent、Skills、MCP 的独立概念页。
  • AI 任务：如何用 AI 写作、如何做自动化、如何建立 Agent 长期记忆。
  • 外部资源：B站、文章、课程和 Prompt 合集，先登记来源与适用场景，再决定是否需要自己重写。

八、需求反馈与共建

8.1 提交真实需求

提交一个 AI 问题

如果你在学习或使用 AI 时遇到卡点，可以填写：AI问题与需求提交入口。

需求会先进入飞书多维表格，再判断它应该变成一条资源、一张概念卡、一篇解答，还是一条完整学习路径。匿名公开整理只在获得授权后进行。

8.2 需求处理流程

  1. 观察到真实需求。
  2. 记录需求、使用场景和当前卡点。
  3. 检索已有文章、视频、工具和案例。
  4. 将可复用资源聚合到本页。
  5. 对高频问题加工成概念、方法、案例或学习路径。
  6. 回收反馈，更新导航和下一版内容。

8.3 维护规则

  • 先链接，后创作：已经有更好的解释时，优先引用和归档，不重复生产同义文章。
  • 一个资源一个入口：原文负责深度，导航页负责说明它解决什么问题、适合谁、下一步看什么。
  • 区分公开状态：Published 才进入公开资源总表；Draft、待完善、未标注和 developing 进入待整理区。
  • 标记时效性：公益站、订阅优惠、模型版本和工具安装方式变化快，使用前必须核验。
  • 逐步修复链接：历史公开页的 slug 不完整时，先在导航中保留标题入口，再分批补 canonical slug，避免一次性改动大量旧文章。

8.4 相关入口

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