THE LEARNING ATLAS先看全程，
先看全程，
再走好下一步。
沿七个阶段，从识别用户问题，走到技术理解、助手设计与独立作品。每章都围绕一个工作问题展开，用具体产出连接下一阶段。
7主线章节
42目录节点
7章节可学习
42小节可学习
从这里开始
第一次来，先识别值得做的 AI 场景。
已有基础也可进入 RAG 章节，先做章内补学，再动手完成一次检索对照。
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第一章 / S0 · 产品判断可学习 · 试学版识别值得做的 AI 场景
谁遇到了什么困难，值得先验证什么？
识别值得做的 AI 场景
谁遇到了什么困难，值得先验证什么？
从用户问题出发，比较方案，提出一个有证据、有边界的验证计划。
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第二章 / S1 · 技术基础可学习 · 试学版看懂数据与 AI
数据如何流动，模型能做什么、为什么会错？
看懂数据与 AI
数据如何流动，模型能做什么、为什么会错？
读懂数据与接口，理解常见 AI 任务及模型边界，能和研发讨论输入、输出和错误代价。
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第三章 / S2 · 模型应用可学习 · 试学版做可评估的小功能
怎样把模型调用变成有边界、可验证的产品功能？
做可评估的小功能
怎样把模型调用变成有边界、可验证的产品功能？
围绕一个小任务设计输入输出，用固定样本比较提示版本，并提供用户可以恢复的失败路径。
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第四章 / S3 · 知识应用可学习 · 试学版做有来源的知识助手：RAG
怎样依据获准且有效的资料回答，并找到错误发生在哪一步？
做有来源的知识助手：RAG
怎样依据获准且有效的资料回答，并找到错误发生在哪一步？
走通资料、检索、上下文与回答链路，完成可复核的检索对照，提出知识助手方案与验收条件。
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第五章 / S4 · 工作流与 Agent可学习 · 试学版做能完成任务的助手
何时需要工具或自主决策，怎样控制执行？
做能完成任务的助手
何时需要工具或自主决策，怎样控制执行？
从固定工作流开始，理解工具与 Agent 的职责，设计权限、人审、停止和失败恢复。
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第六章 / S5 · 交付与运营可学习 · 试学版为上线和价值负责
效果、成本、风险与业务价值是否支持上线？
为上线和价值负责
效果、成本、风险与业务价值是否支持上线？
把离线效果转成有约束的发布判断，安排监控、灰度、回退与业务验证。
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第七章 / S6 · 综合实战可学习 · 试学版独立作品与岗位分支
能否独立交付作品，并用证据回答追问？
独立作品与岗位分支
能否独立交付作品，并用证据回答追问？
把问题发现、方案、原型、评估和复盘整合为完整作品，选择下一步岗位方向。
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