🗺️ 学习路线图

5-9 周内从零到 AI 驱动开发者

本路线图将你的学习分为 3 个阶段 的 12 个关卡，每一步都有实战项目。每个关卡都建立在前一个基础上，所以你总能清楚地知道下一步该做什么。

预计时间

总计 5-9 周（每天 1-2 小时）

阶段 0：2-4 周
阶段 1：1-2 周
阶段 2：2-3 周

📍 你在哪里？

不确定从哪里开始？使用这个快速指南：

如果你...	从这里开始
👶 从未编程过	阶段 0，关卡 0.1 - 今天就构建你的第一个网页
🎯 用 AI 做过几个项目	阶段 1，关卡 1.1 - 了解 AI 不能做什么
🏗️ 想构建复杂应用	阶段 2，关卡 2.1 - 掌握上下文与架构

🎮 完整学习路径

graph TB
    Start([👋 从这里开始]) --> S0[🎮 阶段 0: Vibecoding<br/>消除恐惧，今天就编程]

    S0 --> L01[关卡 0.1: 第一行代码<br/>构建第一个网页]
    L01 --> L02[关卡 0.2: 本地开发<br/>搭建本地环境]
    L02 --> L03[关卡 0.3: API 集成<br/>连接 API]
    L03 --> L04[关卡 0.4: 部署上线<br/>部署到生产环境]
    L04 --> P0[🎯 阶段 0 项目<br/>构建迷你项目]

    P0 --> S1[🧠 阶段 1: Reality Check<br/>理解 AI 局限性]

    S1 --> L11[关卡 1.1: AI 局限性<br/>了解局限]
    L11 --> L12[关卡 1.2: 提示工程<br/>高级提示技巧]
    L12 --> L13[关卡 1.3: 测试调试<br/>测试与调试]
    L13 --> L14[关卡 1.4: 安全实践<br/>安全基础]

    L14 --> S2[🏗️ 阶段 2: 上下文与架构<br/>掌握上下文与架构]

    S2 --> L21[关卡 2.1: 项目结构<br/>项目组织]
    L21 --> L22[关卡 2.2: 长上下文<br/>多文件编辑]
    L22 --> L23[关卡 2.3: 高级提示<br/>高级上下文]
    L23 --> L24[关卡 2.4: 架构设计<br/>系统设计]
    L24 --> P2[🎯 阶段 2 项目<br/>全栈应用]

    P2 --> End([🎉 恭喜！<br/>AI 驱动开发者])

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    style End fill:#FF9800,stroke:#E65100,color:#fff
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    style S1 fill:#9C27B0,stroke:#6A1B9A,color:#fff
    style S2 fill:#F44336,stroke:#C62828,color:#fff
    style P0 fill:#FFD700,stroke:#FFA000,color:#000
    style P2 fill:#FFD700,stroke:#FFA000,color:#000

🎮 阶段 0: Vibecoding

目标： 消除恐惧，今天就开始编程 时长： 2-4 周（每天 1-2 小时）

关卡 0.1: 第一行代码

你将学到：

体验 AI 辅助编程的魔力
零配置即可开始
建立信心："我也能编程！"

项目： 构建一个简单的个人介绍网页（HTML + CSS）

工具：

Replit AI（免费）- 在线 IDE，内置 AI 助手
ChatGPT（免费层）- 解释代码并回答问题
备选：v0.dev（生成 UI 组件）

资源：

检查点：

✅ 发布了你的第一个网页（在线 URL）
✅ 用 AI 修改了代码并看到了结果
✅ 能用自然语言描述你想要的功能

预计时间： 2-3 天

关卡 0.2: 本地开发

你将学到：

安装本地开发环境
理解文件、文件夹、编辑器的概念
使用专业工具（保持简单）

项目： 本地构建待办事项应用（HTML、CSS、JavaScript + localStorage）

工具：

Cursor（免费层）- 最适合初学者的 AI 编辑器
备选：VS Code + GitHub Copilot
Git + GitHub（版本控制入门）

资源：

检查点：

✅ Cursor 或 VS Code 已安装并运行
✅ 完成的待办事项应用，具有添加/删除功能
✅ 代码已提交到 GitHub（第一次版本控制体验）

预计时间： 4-5 天

关卡 0.3: API 集成

你将学到：

理解前端与后端的关系
调用第三方 API
处理异步操作（async/await）

项目： 构建以下之一（你的选择）：

天气查询应用
Discord 机器人
Chrome 扩展

工具：

Cursor + AI Chat（解释 API 文档）
Postman / Thunder Client（测试 API）
免费 API： OpenWeatherMap、Discord API、Chrome Extensions API

资源：

检查点：

✅ 成功调用了至少一个外部 API
✅ 能处理和显示 API 数据
✅ 理解 async/await 的基本用法

预计时间： 5-7 天

关卡 0.4: 部署上线

你将学到：

让全世界看到你的作品
理解前端部署流程
从分享创作中获得满足感

项目： 将你之前的项目之一部署到生产环境

工具：

Vercel（推荐）- 零配置部署，自动 HTTPS
Netlify（备选）
GitHub Pages（适用于静态网站）

资源：

教程：使用 AI 辅助部署（AI 生成部署配置）
教程：自定义域名设置
教程：使用环境变量保护 API 密钥

检查点：

✅ 项目已部署，有公开 URL
✅ 理解 Git push → 自动部署工作流
✅ 能与朋友/社区分享项目链接

预计时间： 2-3 天

🎯 阶段 0 毕业项目

要求： 选择你的方向，完成一个迷你项目（2-3 天）

示例方向：

Web 应用： 个人博客、作品集网站、实用工具
机器人/自动化： Telegram 机器人、数据爬虫、自动化脚本
创意项目： 简单游戏、数据可视化、音乐播放器

评估标准：

✅ 代码托管在 GitHub 上
✅ 有基本的 README 文档
✅ 已部署到生产环境（如适用）
✅ 在社区或朋友圈分享了作品

预计时间： 2-3 天

🎓 阶段 0 完成！接下来学什么？

恭喜完成 Vibecoding 阶段！接下来你将学习 AI 的真实能力边界。 Congratulations on completing Stage 0! Next, you'll learn the true capabilities and limitations of AI.

👉 准备好升级了吗？继续阶段 1: Reality Check

🧠 阶段 1: Reality Check

目标： 理解 AI 局限性，培养批判性思维 时长： 1-2 周（每天 1-2 小时）

关卡 1.1: AI 的优势与局限

你将学到：

识别 AI 擅长的任务
识别 AI 容易出错的场景
理解"幻觉"（hallucination）现象

项目： 故意让 AI 犯错，然后修复

任务清单：

让 AI 生成复杂算法（如排序），验证正确性
给 AI 有 bug 的代码，看它是否能识别
让 AI 生成安全相关代码（如用户认证），找出漏洞

工具：

ChatGPT / Claude（对比不同模型的输出）
LLM Comparison Sites

资源：

检查点：

✅ 能列举 3 个 AI 擅长的场景和 3 个容易出错的场景
✅ 成功识别并修复了 AI 生成的错误代码
✅ 理解为什么不能盲目信任 AI 输出

预计时间： 2-3 天

关卡 1.2: 提示工程进阶

你将学到：

掌握有效的提示词结构
学会拆解复杂任务为小步骤
使用 Few-Shot 和 Chain-of-Thought 技巧

项目： 使用更好的提示词重构阶段 0 的任一项目

对比：差提示词 vs 好提示词的输出质量

工具：

Cursor Rules / .cursorrules 文件（项目级提示词配置）
Prompt Libraries（如 PromptBase、Anthropic Prompt Library）

资源：

检查点：

✅ 能写出清晰、具体、富含上下文的提示词
✅ 理解 Few-Shot Learning 和 Chain-of-Thought
✅ 创建了自己的 .cursorrules 文件

预计时间： 2-3 天

关卡 1.3: 测试与调试

你将学到：

为 AI 生成的代码编写测试
使用 AI 辅助调试
理解"信任但验证"原则

项目： 为阶段 0 的项目添加单元测试

故意引入 bug，用 AI 辅助定位和修复

工具：

Jest / Vitest（JavaScript 测试）
pytest（Python 测试）
AI Debugging：Cursor Debug 功能、ChatGPT 错误分析

资源：

检查点：

✅ 为至少 1 个项目编写了测试
✅ 能用 AI 辅助定位并修复 bug
✅ 理解"所有代码都需要验证"原则

预计时间： 3-4 天

关卡 1.4: 安全与最佳实践

你将学到：

识别 AI 生成代码中的安全隐患
理解常见安全漏洞（OWASP Top 10）
学会保护 API 密钥和敏感数据

项目： 对阶段 0 项目进行安全审计

检查清单：

API 密钥是否暴露？
用户输入是否验证？
HTTPS 是否启用？
依赖包是否有漏洞？

工具：

GitHub Dependabot（自动检测依赖漏洞）
Snyk / npm audit（安全扫描）
.env 文件（环境变量管理）

资源：

The False Promise of AI Coding Assistants

检查点：

✅ 能识别 AI 代码中的 3 种常见安全问题
✅ 所有项目的 API 密钥已移至环境变量
✅ 理解"安全是持续的过程，不是一次性任务"

预计时间： 2-3 天

💪 阶段 1 完成！准备好学习高级主题了吗？

你已经理解了 AI 的能力边界！现在让我们学习如何给 AI 提供最佳上下文。 You now understand AI's boundaries! Let's learn how to provide optimal context to AI.

👉 继续你的学习旅程：阶段 2: 上下文与架构

🏗️ 阶段 2: 上下文与架构

目标： 掌握为 AI 提供上下文的技巧，设计 AI 友好的架构 时长： 2-3 周（每天 2-3 小时）

关卡 2.1: 项目结构设计

你将学到：

设计清晰的文件/文件夹结构
编写有效的 README 和文档
使用命名约定和代码组织模式

项目： 重构阶段 0 的任一项目，优化结构

添加：

清晰的文件夹层次结构（src/、tests/、docs/）
完整的 README（安装、使用、贡献指南）
代码注释和文档字符串

工具：

AI Documentation Tools：Cursor 自动生成文档注释
README Generators：readme.so
Project Templates：create-react-app、Vite 脚手架

资源：

Project Structure for AI Coding

检查点：

✅ 项目结构清晰，新人 5 分钟内能理解
✅ README 完整，包含所有必要信息
✅ 代码有适当的注释（不过度，不缺失）

预计时间： 3-4 天

关卡 2.2: 长上下文与多文件编辑

你将学到：

利用 AI 的长上下文窗口能力
跨多个文件进行重构
管理大型代码库

项目： 将小项目升级为中型项目（3+ 文件 → 10+ 文件）

使用 Cursor Composer 或类似工具进行多文件重构

工具：

Cursor Composer（多文件 AI 编辑）
Claude with Projects（长上下文知识库）
Aider（命令行 AI 编程工具）

资源：

检查点：

✅ 成功完成了涉及 5+ 文件的重构
✅ 理解如何为 AI 提供项目级别的上下文
✅ 能管理中型项目（1000+ 行代码）

预计时间： 4-5 天

关卡 2.3: 提示工程高级技巧

你将学到：

掌握 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 概念
使用 .cursorrules 和项目级配置
创建可复用的提示词模板

项目： 为项目创建自定义 AI 规则集

构建：个人提示词库

工具：

.cursorrules 文件（Cursor 项目配置）
Anthropic Prompt Library（提示词参考）
LangChain（如需构建 RAG 应用）

资源：

检查点：

✅ 创建了至少 1 个 .cursorrules 文件
✅ 有自己的提示词模板库（5+ 个模板）
✅ 理解 RAG 的基本概念

预计时间： 3-4 天

关卡 2.4: AI 驱动的架构设计

你将学到：

设计可扩展的应用架构
使用设计模式和最佳实践
平衡 AI 辅助与人工决策

项目： 从零设计一个完整的全栈应用（不必全部实现）

输出：

架构图（前端、后端、数据库、API）
技术选型文档（为什么选这些技术？）
文件结构规划

工具：

AI Architecture Assistants：Claude、ChatGPT（讨论架构）
Diagram Tools：Mermaid、Excalidraw、draw.io
AI Code Review：Cursor 的代码审查功能

资源：

检查点：

✅ 完成了一个完整的架构设计文档
✅ 能解释为什么这样设计（trade-offs）
✅ 理解何时听 AI 建议，何时坚持人工判断

预计时间： 4-5 天

🎯 阶段 2 毕业项目

要求： 完整的中型项目（1-2 周）

示例方向：

全栈应用： 博客系统（前端 + 后端 + 数据库）
AI 应用： RAG 知识库问答系统
开发工具： CLI 工具、VS Code 插件
API 服务： RESTful API + 文档

评估标准：

✅ 架构清晰，有文档说明
✅ 代码结构良好，易于维护
✅ 有测试覆盖（至少核心功能）
✅ 已部署到生产环境
✅ 有完整的 README 和贡献指南

预计时间： 1-2 周

🎉 恭喜！你现在是一位 AI 驱动的开发者了！

恭喜你完成所有阶段！你已具备使用 AI 高效开发的核心能力。 Congratulations on completing all stages! You now have the core skills to develop efficiently with AI.

接下来做什么？

🌟 选择一个专精路径来深化专业技能
💼 构建一个作品集项目来展示你的能力
🤝 加入我们的社区讨论与其他学习者交流
📚 探索我们的完整课程获取结构化课程内容

📊 时间估算

阶段	关卡数	时长	每日投入
阶段 0: Vibecoding	4 + 毕业项目	2-4 周	1-2 小时
阶段 1: Reality Check	4	1-2 周	1-2 小时
阶段 2: 上下文与架构	4 + 毕业项目	2-3 周	2-3 小时
总计	12 关卡 + 2 项目	5-9 周	平均 2 小时/天

🌳 可选：技能树

完成基础（阶段 0-2）后，你可以专精：

graph LR
    Complete[完成阶段 2] --> Choose{选择专精方向}

    Choose --> Web[🌐 全栈 Web<br/>React, Next.js, APIs]
    Choose --> AI[🤖 AI 应用<br/>RAG, Agents, LangChain]
    Choose --> Data[📊 数据工程<br/>Python, APIs, 爬虫]
    Choose --> Cloud[☁️ DevOps/云<br/>Docker, CI/CD, AWS]

    style Complete fill:#4CAF50,color:#fff
    style Choose fill:#FF9800,color:#fff
    style Web fill:#2196F3,color:#fff
    style AI fill:#9C27B0,color:#fff
    style Data fill:#F44336,color:#fff
    style Cloud fill:#00BCD4,color:#fff

🚀 敬请期待 | Coming Soon

深度专业化路径正在精心制作中！关注以获取最新更新。 In-depth specialization paths are being carefully crafted! Follow for updates.

选择你的专精方向：

🌐 全栈 Web 开发 🔜 - 构建生产级 Web 应用
🤖 AI 应用开发 🔜 - RAG 系统、智能体、LangChain
📊 数据工程 🔜 - 数据管道、分析、可视化
☁️ DevOps 与云 🔜 - Docker、Kubernetes、CI/CD、AWS/Azure

💡 学习技巧

1. 项目驱动学习

不要只看教程——构建真实项目。每个关卡都有实战项目来巩固你的学习。

2. 边学边改

拿 AI 生成的代码去实验。当你改变参数、添加功能或重构结构时会发生什么？

3. 社区支持

与其他学习者联系：

分享你的项目
提出问题
找学习伙伴
获得反馈

4. 不要急

可以在某个关卡花额外的时间。质量胜过速度。确保你理解了再继续。

5. 构建让你兴奋的东西

项目只是建议。如果你有一个你热衷的想法，就去构建它！热情 = 动力 = 更快的学习。

🎓 下一步

准备好开始了吗？前往阶段 0: Vibecoding，今天就构建你的第一个项目！

最后更新： 2025-10-27 路线图版本： v1.0

📍 你在哪里？​

🎮 完整学习路径​

🎮 阶段 0: Vibecoding​

关卡 0.1: 第一行代码​

关卡 0.2: 本地开发​

关卡 0.3: API 集成​

关卡 0.4: 部署上线​

🎯 阶段 0 毕业项目​

🧠 阶段 1: Reality Check​

关卡 1.1: AI 的优势与局限​

关卡 1.2: 提示工程进阶​

关卡 1.3: 测试与调试​

关卡 1.4: 安全与最佳实践​

🏗️ 阶段 2: 上下文与架构​

关卡 2.1: 项目结构设计​

关卡 2.2: 长上下文与多文件编辑​

关卡 2.3: 提示工程高级技巧​

关卡 2.4: AI 驱动的架构设计​

🎯 阶段 2 毕业项目​

📊 时间估算​

🌳 可选：技能树​

💡 学习技巧​

1. 项目驱动学习​

2. 边学边改​

3. 社区支持​

4. 不要急​

5. 构建让你兴奋的东西​

🎓 下一步​

📍 你在哪里？

🎮 完整学习路径

🎮 阶段 0: Vibecoding

关卡 0.1: 第一行代码

关卡 0.2: 本地开发

关卡 0.3: API 集成

关卡 0.4: 部署上线

🎯 阶段 0 毕业项目

🧠 阶段 1: Reality Check

关卡 1.1: AI 的优势与局限

关卡 1.2: 提示工程进阶

关卡 1.3: 测试与调试

关卡 1.4: 安全与最佳实践

🏗️ 阶段 2: 上下文与架构

关卡 2.1: 项目结构设计

关卡 2.2: 长上下文与多文件编辑

关卡 2.3: 提示工程高级技巧

关卡 2.4: AI 驱动的架构设计

🎯 阶段 2 毕业项目

📊 时间估算

🌳 可选：技能树

💡 学习技巧

1. 项目驱动学习

2. 边学边改

3. 社区支持

4. 不要急

5. 构建让你兴奋的东西

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