AI 学习
零基础到能落地：我的 AI 学习路线图（2026 版）
很多人学 AI 的方式是"收藏一堆教程，然后从头到尾看一遍"。这条路走不通。这篇讲我踩了两年坑之后总结出的四阶段路线，以及每个阶段该做什么、不该做什么。
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SkillsAI 学习
Agent Skills 工程化实践：把 Prompt 变成可测试的能力单元
写了几十个 Skill 之后我发现，Skill 的质量瓶颈从来不是 Prompt 写得好不好，而是它的边界清不清楚。这篇讲如何像写库一样写 Skill：单一职责、显式契约、可回归测试。
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开源项目
开源了 rag-kit：一个把检索质量当一等公民的 RAG 脚手架
做了一年 RAG 项目之后，我把反复用到的检索、重排、评测模块抽成了开源库。这篇讲它的设计取舍，以及为什么我把"可评测"放在"功能多"之前。
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白嫖
白嫖清单：2026 年还能免费用的 AI 资源（持续更新）
从模型 API 到 GPU 算力再到学习资料，整理一份我亲自验证过可用性的免费清单。附每个资源的真实额度和隐藏限制——免费午餐确实存在，但都写在细则里。
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AI 学习Skills
Agent 记忆系统怎么设计：短期、长期与遗忘机制
给 Agent 加记忆，大部分人的第一反应是"把所有历史丢进上下文"。这个方案在小规模下有效，规模化后必然崩溃。这篇讲三层记忆架构和什么时候该主动遗忘。
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AI 学习
五个经得起迭代的 Prompt 模式（和三个应该扔掉的）
大部分 Prompt 技巧在模型升级后会失效。这篇只讲那些我用了两年、跨了四代模型仍然有效的模式——它们的共同点是约束结构而非利用漏洞。
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