AI 快速入门（7 天）
目标：先快速上手，再逐步深入。
适合你现在的阶段：普通开发者，希望先把 AI 用起来，随后做成可讲的项目。
学习原则（先记住这 3 条）
- 先会用，再懂原理：先把 API 和常见场景跑通。
- 先单工具闭环，再多工具编排：不要一上来做复杂 Agent。
- 每一步都产出可复用成果：Prompt 模板、脚本、小项目页面。
7 天安排（可压缩到 3-5 天）
Day 1：熟悉模型与提问方式
- 选 1-2 个模型平台（如 GPT / 通义）。
- 练 3 个场景：代码解释、报错排查、文档总结。
- 产出：你的「常用提问模板」初版。
Day 2：Prompt 基础模板
- 固定模板：角色、目标、输入格式、输出格式。
- 用模板改写你现有文档中的 2 篇内容。
- 产出：
Prompt 模板库 v1。
Day 3：API 最小调用
- 选 Java / Node / Python 任一语言，跑通一次 API 调用。
- 命令行输入问题，输出模型结果。
- 产出：
llm-demo最小脚本。
Day 4：第一个实用小工具
- 做「面试问答生成器」或「笔记总结器」。
- 输入一个主题，输出 Markdown 文件。
- 产出：可复用的小工具 1 个。
Day 5：Agent 最小闭环（单工具）
- 给模型接一个工具（文件读写 / 简单 HTTP）。
- 让模型“先调工具，再组织输出”。
- 产出：
单 Agent + 单工具Demo。
Day 6：接入你的知识库
- 从
docs/中读取指定模块内容，提供上下文给模型。 - 不做复杂 RAG，先做“可控上下文”。
- 产出：可在你仓库里实用的学习助手原型。
Day 7：复盘 + 进入深入路线
- 回看一周产出：模板、脚本、Demo。
- 补齐一页项目说明：目标、输入输出、效果、后续计划。
- 产出：可用于面试讲述的 AI 小项目材料。
下一步怎么深入
- 先走主路径：
/ai/llm-basics→/ai/agent-basics→/ai/mvp-server - 再选修进阶：
/ai/multimodal-kg→/ai/mlops-platform - 要按文章练习：看
stage-1/2/3模块化文章
本页对应站内入口
- 路线总览：
/ai/ai-roadmap - 主路径第一站：
/ai/llm-basics - 模块化练习入口：
/ai/stage-1-llm/