理解 10-15 分钟
Token 与上下文窗口
Token 与上下文窗口：AI 为什么会「忘事」
AI 不按字读、按 token 读；上下文窗口是它的工作记忆。理解这两点，就懂了它为什么忘事、为什么贵、为什么长文档会丢细节。
开始学习Learn one thing
15 分钟，弄懂一个 AI 概念
不贪多、不灌水。每节小课从生活化解释开始，最后给你一个马上能做的练习，把“听过”变成“会用”。
零基础可读每课一个练习共 6 节
可靠 10-15 分钟
AI 幻觉（Hallucination）
AI 幻觉：为什么 AI 会一本正经地胡说
AI 不是在「撒谎」，而是在「猜」。理解幻觉是概率预测机制的必然产物，你才知道什么时候必须自己核对。
开始学习 表达 12-18 分钟
Prompt Engineering（提示工程）
Prompt Engineering：怎么和 AI 说话才管用
Prompt 不是神奇咒语，而是把你脑子里的目标完整搬到 AI 的工作桌面。掌握几个结构，同样一个模型能给你天差地别的结果。
开始学习 连接 12-15 分钟
Embedding（嵌入/向量表示）
Embedding：让机器「按意思」而不是按字面找东西
Embedding 把文本变成一串数字，让语义相近的文字在数字空间里也相近。它是语义搜索、推荐、RAG 的共同地基。
开始学习 系统 20-25 分钟
RAG（检索增强生成）
RAG：让 AI 不再瞎编的检索增强生成
RAG 让 AI 回答前先查你的知识库，基于真实文档作答。用问题驱动的方式讲清它解决什么痛点、怎么搭、何时该用，以及和微调/长上下文的区别。
开始学习 工程 12-15 分钟
Harness（模型外壳）
Harness：模型之外，决定 Agent 真实表现的那层外壳
Harness 是围绕基础模型的那层系统——编排工具、上下文、记忆、评估。同样的模型，外壳不同表现天差地别，它正是 AI 走向自我改进的近路径。
开始学习小课学完，下一步走系统路径
把零散概念连接成一套可以完成真实任务的能力。