🏠 知识库索引(MOC) ​

我的个人知识库总览——所有知识领域的入口地图。

🐍 Python 开发 ​

系统化的 Python 学习路径,从核心语法到 Web 开发。

🤖 AI 应用开发 ​

从基础理论到前沿应用的完整学习体系。

基础篇

• [1.1 编程语言](AI应用开发/1.1 编程语言)
• [1.2 机器学习基础](AI应用开发/1.2 机器学习基础)
• [1.3 深度学习基础](AI应用开发/1.3 深度学习基础)

大模型

• [2.1 LLM 基本原理](AI应用开发/2.1 LLM 基本原理)
• [2.2 主流大模型](AI应用开发/2.2 主流大模型)
• [2.3 模型微调](AI应用开发/2.3 模型微调)
• [2.4 模型部署与推理](AI应用开发/2.4 模型部署与推理)

Prompt 工程

• [3.1 Prompt 设计原则](AI应用开发/3.1 Prompt 设计原则)
• [3.2 高级 Prompt 技术](AI应用开发/3.2 高级 Prompt 技术)
• [3.3 结构化输出](AI应用开发/3.3 结构化输出)

RAG 检索增强生成

• [4.1 RAG 核心架构](AI应用开发/4.1 RAG 核心架构)
• [4.2 向量数据库](AI应用开发/4.2 向量数据库)
• [4.3 文档处理](AI应用开发/4.3 文档处理)
• [4.4 高级 RAG 技术](AI应用开发/4.4 高级 RAG 技术)
• [4.5 数据工程与 ETL](AI应用开发/4.5 数据工程与 ETL)

Agent 智能体

• [5.1 Agent 基础概念](AI应用开发/5.1 Agent 基础概念)
• [5.2 Agent 开发框架](AI应用开发/5.2 Agent 开发框架)
• [5.3 工具使用(Function Calling)](AI应用开发/5.3 工具使用(Function Calling))
• [5.4 记忆与状态管理](AI应用开发/5.4 记忆与状态管理)
• [5.5 Agent 规划与执行](AI应用开发/5.5 Agent 规划与执行)
• [5.6 Agent 架构设计](AI应用开发/5.6 Agent 架构设计)

多模态

• [6.1 视觉模型](AI应用开发/6.1 视觉模型)
• [6.2 语音模型](AI应用开发/6.2 语音模型)
• [6.3 视频生成](AI应用开发/6.3 视频生成)

工程化实践

• [7.1 API 服务设计](AI应用开发/7.1 API 服务设计)
• [7.2 安全与内容审核](AI应用开发/7.2 安全与内容审核)
• [7.3 性能优化](AI应用开发/7.3 性能优化)
• [7.4 部署上线](AI应用开发/7.4 部署上线)
• [7.5 前端交互设计](AI应用开发/7.5 前端交互设计)
• [7.6 AI 应用测试](AI应用开发/7.6 AI 应用测试)
• [7.7 成本控制](AI应用开发/7.7 成本控制)

实战项目

• [8.1 AI 聊天应用](AI应用开发/8.1 AI 聊天应用)
• [8.2 知识库问答系统](AI应用开发/8.2 知识库问答系统)
• [8.3 AI Agent 助手](AI应用开发/8.3 AI Agent 助手)
• [8.4 多模态应用](AI应用开发/8.4 多模态应用)
• [8.5 数据分析 Agent](AI应用开发/8.5 数据分析 Agent)

前沿方向

• [9.1 MCP 与 A2A](AI应用开发/9.1 MCP 与 A2A)
• [9.2 推理模型](AI应用开发/9.2 推理模型)
• [9.3 代码生成与 AI IDE](AI应用开发/9.3 代码生成与 AI IDE)
• [9.4 AI 搜索](AI应用开发/9.4 AI 搜索)
• [9.5 个性化与微调生态](AI应用开发/9.5 个性化与微调生态)
• [9.6 AI 安全与对齐](AI应用开发/9.6 AI 安全与对齐)
• [9.7 AI 基础设施](AI应用开发/9.7 AI 基础设施)

🔬 AI 工程化 ​

AI 应用的生产级实战文章,覆盖从工具链到架构到落地全链路。

🛠️ 工具链与生态

• [LangChain 实战教程](AI工程化/LangChain 实战教程) — 链式调用、Memory、Tool、Agent 构建完整应用
• [Function Calling 与工具调用实战](AI工程化/Function Calling 与工具调用实战) — OpenAI/Claude 工具调用、参数校验、多工具编排
• [Prompt Engineering 系统化方法论](AI工程化/Prompt Engineering 系统化方法论) — 结构化 Prompt 设计、Few-shot/CoT/ReAct、评测驱动
• [AI 应用的 Prompt 模板管理系统](AI工程化/AI 应用的 Prompt 模板管理系统) — 版本控制、A/B 测试、效果评估
• [AI 数据标注与合成](AI工程化/AI 数据标注与合成) — 人工标注流程、LLM 辅助标注、合成数据、质量评估
• [OpenAI API 到国产大模型迁移指南](AI工程化/OpenAI API 到国产大模型迁移指南) — API 差异对照、Prompt 适配、多模型兼容层
• [AI 应用的安全与合规](AI工程化/AI 应用的安全与合规) — Prompt 注入防御、输出过滤、内容审核、数据脱敏

📈 进阶方向

• [构建企业级 RAG 系统](AI工程化/构建企业级 RAG 系统) — 文档解析→分块策略→混合检索→Rerank→评测
• [Agentic RAG:从检索到自主推理](AI工程化/Agentic RAG:从检索到自主推理) — 检索决策 Agent、多步推理、查询改写
• [AI Workflow 编排引擎设计](AI工程化/AI Workflow 编排引擎设计) — 类 Dify/Coze 的工作流引擎,节点化组合 AI 能力
• 大模型网关设计与实现 — 多模型路由、降级、限流、日志、统一 API 封装
• [多 Agent 协作架构设计](AI工程化/多 Agent 协作架构设计) — CrewAI/AutoGen 框架、任务分配、通信机制
• [AI 应用的可观测性](AI工程化/AI 应用的可观测性) — LLM 调用追踪、Prompt 版本管理、质量监控大盘
• [AI 应用的评测与质量保障](AI工程化/AI 应用的评测与质量保障) — 幻觉检测、准确率评估、自动化测试
• [AI 搜索引擎开发实战](AI工程化/AI 搜索引擎开发实战) — 联网搜索 + 信息抽取 + RAG 增强 + 答案生成

🧩 架构与基建

• [AI 应用的后端架构设计](AI工程化/AI 应用的后端架构设计) — FastAPI + Celery + Redis + PG 标准架构
• [AI 应用的缓存架构](AI工程化/AI 应用的缓存架构) — 语义缓存、精确缓存、多级缓存策略
• [Embedding 模型选型与微调](AI工程化/Embedding 模型选型与微调) — 中英文嵌入模型对比、BGE/Jina 微调
• 大模型推理服务部署 — vLLM/TGI/Ollama 本地部署、量化、并发优化
• 大模型微调实战(LoRA-QLoRA) — 数据准备→训练→评估→部署

💡 应用落地

• [用 AI 构建智能客服系统](AI工程化/用 AI 构建智能客服系统) — 意图识别 + 知识库问答 + 多轮对话 + 人工接管
• [AI 代码审查助手实战](AI工程化/AI 代码审查助手实战) — Git Hook + Diff 解析 + LLM Review + 自动评论
• 多模态应用开发实战 — 图片理解 + 语音转文字 + 结构化数据提取
• [AI 写作助手开发实战](AI工程化/AI 写作助手开发实战) — 大纲生成 + 分段续写 + 风格控制 + 人机协作
• [AI 知识库问答系统](AI工程化/AI 知识库问答系统) — 企业文档导入 + 智能分块 + 多轮问答 + 引用溯源
• [AI 数据分析助手](AI工程化/AI 数据分析助手) — 自然语言转 SQL + 图表自动生成 + 数据洞察总结

🧠 AI Agent 新范式

• [AI Agent 记忆系统设计](AI工程化/AI Agent 记忆系统设计) — 短期/长期/向量记忆、对话压缩、Mem0/Letta/LangGraph 实战(10章长篇)
• [AI 编程助手原理剖析](AI工程化/AI 编程助手原理剖析) — Copilot/Cursor 实现原理:上下文收集→代码生成→Apply Model
• [AI 视频理解与处理管线](AI工程化/AI 视频理解与处理管线) — 视频转录→语音识别→LLM 语义分析→FFmpeg 切片
• [AI 语音应用开发](AI工程化/AI 语音应用开发) — STT/TTS 技术选型、实时语音管线、Pipecat 框架(10章长篇)
• [构建个人 AI 助理](AI工程化/构建个人 AI 助理) — 日程管理 + 邮件摘要 + 知识库 + 多工具编排
• [AI 工作流自动化实战](AI工程化/AI 工作流自动化实战) — n8n/Make + LLM 的自动化场景:内容生产、数据处理、监控告警

🔮 前沿技术指南

• [A2A 协议实战指南](AI工程化/A2A 协议实战指南) — Google A2A 协议:Agent 发现、任务委派、跨框架协作
• [Agentic Coding 完全指南](AI工程化/Agentic Coding 完全指南) — AI 驱动的自主编码范式
• [DeepAgent 完全指南](AI工程化/DeepAgent 完全指南) — 深度 Agent 架构与实现
• [GraphRAG 完全指南](AI工程化/GraphRAG 完全指南) — 图谱增强检索生成
• [Harness Engineering 完全指南](AI工程化/Harness Engineering 完全指南) — AI Agent 基础设施工程
• [AI Agent 沙箱执行环境](AI工程化/AI Agent 沙箱执行环境) — Agent 代码执行的安全隔离方案

🗄️ 后端工程 ​

后端开发、API 设计、微服务架构、系统设计。

• [FastAPI 生产级实战](后端工程/FastAPI 生产级实战) — 中间件、依赖注入、异常处理、WebSocket、部署优化
• [API 设计最佳实践](后端工程/API 设计最佳实践) — RESTful 规范、版本管理、分页过滤排序、错误码体系
• [Python 微服务实战](后端工程/Python 微服务实战) — 服务拆分、gRPC 通信、服务发现、分布式事务
• 消息队列实战(RabbitMQ-Kafka) — 发布订阅、消息确认、死信队列、事件驱动
• [OAuth2 与用户认证系统](后端工程/OAuth2 与用户认证系统) — JWT/Session、第三方登录、RBAC 权限、SSO
• 系统设计面试高频题解 — 短链接/Feed 流/限流器/分布式缓存/秒杀等 8 道高频题(9章)
• 高并发系统设计 — 缓存策略、限流熔断、队列削峰、读写分离、压测容量规划(10章)
• 分布式系统设计入门 — CAP/BASE、一致性协议、分布式 ID、Raft、Saga(10章)
• [WebSocket 实时应用开发](后端工程/WebSocket 实时应用开发) — 长连接管理、房间模型、心跳重连、Redis 水平扩展(10章)

📚 长篇教程系列 ​

多章节的体系化入门/实战教程。

🗄️ 数据库 ​

• [PostgreSQL 基础教程](数据库/PostgreSQL 基础教程) — SQL 语法、索引优化、事务控制、Python 集成

🔐 安全与权限 ​

Web 应用安全、认证授权相关知识。

• [Python 权限管理完全指南](安全与权限/Python 权限管理完全指南) — 从基础概念到框架实战的权限管理全书
• [什么是单点登录(SSO)与 JWT](安全与权限/什么是单点登录(SSO)与 JWT) — SSO 原理与 JWT 实现
• [Supabase 权威指南](安全与权限/Supabase 权威指南) — Supabase 后端即服务 + 内置权限系统

🛠️ 工具与平台 ​

开发工具、AI 平台、自动化工作流。

🚀 DevOps 与部署 ​

• [Docker + Docker Compose 实战](devops/Docker + Docker Compose 实战) — 镜像构建、多容器编排、CI/CD 集成
• Docker入门教程大纲 — Docker 入门教程(12 章),从零建立完整的容器化技能
• [GitHub Actions 自动化部署](devops/GitHub Actions 自动化部署) — 测试→构建→部署全流程自动化

☁️ 云原生与基础设施 ​

• [Kubernetes 入门实战](后端工程/Kubernetes 入门实战) — Pod/Service/Deployment、Helm Chart、从 Compose 迁移到 K8s(10章)

🖥️ 环境搭建 ​

GPU 服务器训练环境配置。

• AutoDL服务器大模型训练环境搭建教程
• 阿里云GPU服务器大模型训练环境搭建教程

💼 求职与面试 ​

• AI训练师面试题库
• 面试题
• Skills面试题 — 什么是 Skills 及如何使用

💡 想法与项目 ​

• 技术文章选题库 — 技术文章选题规划与进度
• 创意 — 项目灵感收集
• [AI 提效工具箱](想法与项目/AI 提效工具箱) — AI 效率工具合集
• AI编程学习平台 — AI 编程学习平台方案
• 公众号规划 — 公众号内容规划
• [直播切片自动剪辑 Agent 技术方案](想法与项目/直播切片自动剪辑 Agent 技术方案) — AI 直播剪辑技术方案
• [录了3小时视频,剪辑只花了10分钟 —— 我用 Python 写了个 AI 自动剪辑系统](想法与项目/录了3小时视频,剪辑只花了10分钟 —— 我用 Python 写了个 AI 自动剪辑系统) — AI 剪辑项目