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本页按程序员转 AI 应用工程的六个学习意图组织核心内容；完整 URL 列表以 /sitemap.xml 为准。

转 AI 起点

• 学习起点：知识库内容枢纽 - 按你的背景与目标，指向该看的路线、项目与求职内容。
• AI 岗位地图 - 比较 AI 应用、算法、平台和推理岗位。
• 五类开发背景迁移方向 - 后端、前端、测试、客户端与运维的迁移入口。
• 无算法基础能否转 AI 应用开发
• 是否必须先学 Python
• AI 岗位就绪度自测

AI 学习路线

• 程序员转 AI 主路线 - 从方向、模型调用、RAG、Agent 和工程化推进到项目与求职。
• 每周 10 小时的 12 周计划
• Go + AI 学习路线 - 保留给希望使用 Go 深入实践的开发者。
• Go AI 工程化 - Eino、并发、流式响应、可观测性和部署。

AI 应用技术

• Agent 应用工程 - Agent 的唯一总入口，覆盖运行机制、架构选择、工具协议与生产边界。
• Agent + RAG 组合专题 - RAG、Tool Calling、MCP 与 Agent 的组合实践。
• Agent 运行机制总览
• RAG 知识库 - 数据、切分、检索、评估、优化和部署。
• RAG 生产检查清单
• AI Harness 工程化 - Coding Agent、Skills、Hooks、Subagents、MCP 与生产治理。

AI 工程化

• AI 工程化专题 - 从模型调用到可测试、可观测、可降级的生产系统。
• LLM 请求生命周期
• 结构化输出可靠性
• LLM 成本控制
• AI 应用上线检查清单

AI 项目作品集

• AI 项目作品集 Hub - 用业务目标、技术取舍、指标和演示证据组织项目。
• AI 项目需求、角色与验收
• 企业级 RAG 知识库
• AI 面试官 Agent
• 律所 AI 智能运营平台
• Go 与 AI 项目库
• Java 微服务项目库

AI 求职与案例

• RAG 与 Agent 项目简历写法
• AI 项目深挖追问框架
• AI 项目作品集组合策略
• Go 与 Java 后端面试题库
• 学员案例
• Go/Java 后端转 AI 训练营与就业陪跑 - 面向特定技术背景的商业服务。
• 轻量化求职陪跑（求职冲刺单项辅导） - 品类定义、四项交付清单、价格档位与适合人群。
• 关于作者与联系方式