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AI 知识地图

本文迁移自 mindcarver/91ai · 原始位置 docs/knowledge map.md · 由 @阿新聊ai 整理。 AI 知识地图 这张知识地图把 91ai 的内容从“目录”转成“学习导航”。 目标不是让读者收藏更多链接,而是帮助不同身份的人判断:自己该学什么、先做什么、哪些工具值得投入、哪些风险必须...

本文迁移自 mindcarver/91ai · 原始位置 docs/knowledge-map.md · 由 @阿新聊ai 整理。

AI 知识地图

这张知识地图把 91ai 的内容从“目录”转成“学习导航”。

目标不是让读者收藏更多链接,而是帮助不同身份的人判断:自己该学什么、先做什么、哪些工具值得投入、哪些风险必须避开。

一张总图

身份入口
  -> 前端 / 后端 / AI 应用开发者 / DevOps / 产品 / 普通人
  -> 对应能力
  -> 推荐工具
  -> 第一个项目
  -> 评测与风险边界

核心图谱

图谱 解决的问题 当前入口
身份路线图 我是谁,我应该先学什么 角色学习路径
AI 编程图谱 哪些工具能进入真实开发流程 AI 编程
Agent 学习图谱 如何从 API 走到可上线 Agent Agent 学习路径
架构决策图谱 面对需求该选 RAG / Fine-tune / Agent / Workflow AI 架构决策指南
项目生态图谱 有哪些可研究、可试用、可二次整理的项目 项目收藏
评测图谱 如何判断工具和方案是否真的可用 AI / 大模型 / Agent 评测专题
记忆系统图谱 如何在 Agent 中接入和评测长期记忆 AI 记忆系统评测专题
ML 基础图谱 从经典 ML 到深度学习到 transformer 等底层 机器学习学习路径
技术雷达 哪些方向值得投入、观察或谨慎使用 技术雷达

身份到能力

身份 第一优先级 第二优先级 不宜过早投入
前端工程师 AI Coding、AI UI、流式交互 多模态 UI、设计到代码 自建复杂 Agent 平台
后端工程师 Model API、Tool Calling、RAG Agent、Evaluation、部署观测 没有评测的多 Agent
AI 应用开发者 Prompt、工具调用、Workflow RAG、Agent Loop、安全 只靠 Prompt 维护业务流程
DevOps / SRE AI for CI/CD、日志分析、权限 Incident Agent、沙箱、审计 自动写生产环境
产品经理 场景识别、原型验证、指标 工具选型、成本结构、风险 把 Demo 当生产方案
普通人 AI 工作流、知识管理、自动化 隐私边界、工具组合 托管敏感账号和数据

能力到专题

能力 应该看的专题 最小产出
AI 编程 AI Coding 用同一个任务比较 2-3 个工具
Agent 基础 Agent Learning Path GitHub Issue Triage Agent
项目选型 Project Collections 按场景挑出 5 个候选项目
RAG Agent Stage 6、Project Collections 一个带引用的文档问答原型
MCP / 工具接入 Agent Stage 2、安全资料 一张工具权限表
Workflow Agent Stage 3 一个带人工确认节点的流程
Evaluation 评测专题、Agent Stage 7、AI Coding 评测维度 20 条回归用例
Safety Agent Stage 8、AI Coding 安全模板 最小权限和高风险操作规则

第一个项目矩阵

身份 推荐第一个项目 为什么适合
前端工程师 Streaming AI UI Demo 覆盖 AI 交互、加载状态、错误恢复和用户体验
后端工程师 文档 RAG API 覆盖模型 API、检索、引用、缓存和日志
AI 应用开发者 GitHub Issue Triage Agent 覆盖结构化输出、工具调用、RAG、评测和权限
DevOps / SRE Incident Report Summarizer 覆盖日志摘要、时间线、风险分级和人工确认
产品经理 AI Feature Evaluation Sheet 覆盖场景、用户、指标、成本和风险判断
普通人 Personal Knowledge Workflow 覆盖资料整理、搜索、总结和隐私边界

内容建设优先级

  1. 先建设身份路线,因为它决定读者能不能快速进入。
  2. 再把项目集合转成按身份推荐的工具清单。
  3. RAG 和 Evaluation 已有教程与实测专题(RAG 架构评测专题记忆系统评测),下一步重点是补齐 MCP、Workflow 两条硬核专题。
  4. 持续做统一评测模板和更多可复现实战项目(记忆系统评测是首个完整样板)。

判断原则

  • 先角色,后工具。
  • 先项目,后概念。
  • 先评测,后推荐。
  • 先权限边界,后自动化。
  • 先能稳定完成小任务,再谈复杂 Agent。

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