LEARN WITH A DIRECTION
知道从哪里开始，也知道下一步。
按前置知识顺序阅读，不设固定完成日期。规划中的选题尚未发布，阅读时长为拟定篇幅的估计，不包含动手实践时间。
AI 应用与 LLM
从已有的编程基础出发，按模型调用、 输出控制、知识检索和效果评估的顺序推进。
从 Java 后端到第一个 LLM 应用
- 难度
- 入门
- 前置知识
- Java 与 HTTP 基础
- 计划阅读时间
- 15 分钟
规划目标：完成一次模型请求，理解输入、输出与错误处理。
提示词与结构化输出
- 难度
- 入门
- 前置知识
- 完成模型调用阶段
- 计划阅读时间
- 12 分钟
规划目标：围绕固定任务比较提示方式，检查输出是否符合约定。
给个人博客做一个知识库问答
- 难度
- 实践
- 前置知识
- 模型调用与输出控制
- 计划阅读时间
- 20 分钟
规划目标：串联文档处理、检索和回答，保留可追溯的来源。
评估效果，记录失败，复盘改进
- 难度
- 实践
- 前置知识
- 一个可运行的应用原型
- 计划阅读时间
- 15 分钟
规划目标：建立固定问题集，记录效果、延迟、成本与局限。
具身智能入门
独立于应用开发路线，从概念与阅读开始，再进入仿真；不预设你已经拥有机器人硬件。
理解感知、决策与行动
- 难度
- 入门
- 前置知识
- 基础编程经验
- 计划阅读时间
- 12 分钟
规划目标：梳理任务、观测与动作之间的关系，明确学习问题。
带着问题读一篇论文
- 难度
- 入门
- 前置知识
- 了解基本概念
- 计划阅读时间
- 18 分钟
规划目标：记录任务设定、方法、实验条件和原文局限。
第一次仿真实验
- 难度
- 实践
- 前置知识
- 基础概念与 Python 基础
- 计划阅读时间
- 25 分钟
规划目标：完成环境搭建与一个最小任务，记录实际结果。