目标	推荐路径
想快速规划学习路线	AI Agent 学习路径看板 → AI Agent 学习路线 → 工程化笔记 → Project B 作品集 → 项目面试表达
想做 MCP / Skills 工具化能力	MCP、Tools 与 Skills 选型 → MCP Server 创建实战 → Skill 与 MCP 组合实战 → MCP Server Testing Harness → MCP Server 面试答辩
零基础做出生产级 Agent	Agent 开发 Playbook → OpenAI Agents SDK Engineering → Responses API Tool Orchestration → Agent Runtime → Agent Release Gate
想做 RAG 项目	RAG 项目面试表达 → RAG 工程化 → RAG Metadata Schema → RAG Query Router → RAG Ingestion Quality Gate
想做高级知识库	RAG 入库流水线 → RAG 知识生命周期 → RAG Freshness Evaluation → RAG 权限过滤 → RAG 检索故障排查
想准备面试与追问	面试题库 → Agent 系统设计面试题 → AI Agent 面试追问地图 → Agent 面试追问库 → AI Agent 面试 30 天复习清单
想优化线上 Agent	Agent Run Replay → Agent Decision Record → OpenTelemetry GenAI Observability → Agent Observability Dashboard Design → Agent Feedback Triage
想学习 AI 编程协作	AI 工具笔记 → Claude Code 实战工作流 → Skills 编写 → Skill 运营手册 → AI 编程审查清单
想做 Agent 安全治理	OWASP LLM Top 10 for Agents → Agent Guardrails Pipeline → Agent Identity and RBAC → MCP OAuth Authorization Design → AI Agent Security Interview Guide
想看源码和架构	源码拆解 → Hermes Agent 高级用法 → OpenClaw 架构拆解 → Hermes vs OpenClaw → Hook 机制
想整理求职作品集	AI Agent 求职作品集路线 → AI Agent Job Search Evidence Map → AI Agent 作品集 Case Study 模板 → 项目实战 → 简历描述模板
想做商业化 Agent 产品	Agent SaaS 产品化 → Agent SaaS 多租户、RBAC 与配额设计 → Agent Product Metrics → Agent UI 产品化设计 → Human Takeover 运营台

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六个枢纽分组收录全站全部专题：每组先看核心小表，展开可浏览该组其余专题。

RAG 与知识工程

专题	解决的问题	适合读者
RAG 工程化：从文档到可评估答案	从文档解析、Chunk、Embedding、检索、Rerank、引用和评测理解生产级 RAG。	想做 RAG 项目、理解 RAG 工程全链路的人
RAG 入库流水线：从原始文件到可检索知识库	设计文件校验、解析、Normalize、Chunk、Metadata、Embedding、索引、质量检查和文档生命周期。	想把知识库入库做稳定的人
RAG Query Router	按问题意图选择 FAQ、政策检索、多跳、SQL、拒答或工具调用链路，降低成本并提升召回质量。	想把 RAG 从单一路径升级成可控路由的人
RAG 检索故障排查	按文档、Chunk、Query Rewrite、召回、Filter、Rerank、Context Pack、生成逐层定位答案差原因。	想系统排查 RAG 效果问题的人
RAG Citation Evaluation	评测 citation coverage、faithfulness、permission、freshness 和 no-answer，让引用成为证据链。	想把 RAG 答案可信度做扎实的人
RAG Grounding Contract	将 claim-to-citation、no-answer、权限、freshness 和输出结构变成可信契约。	想让 RAG 答案更可信的人
RAG 评测报告模板	把数据集、指标、Pipeline 配置、失败归因、成本延迟和安全结果写成可复现报告。	想把 RAG 优化讲成工程闭环的人
RAG 知识生命周期	管理文档版本、发布、过期、权限变化、增量重建、缓存失效和质量门禁。	想避免 RAG 返回旧答案和冲突答案的人
RAG Freshness Evaluation	评估新文档、更新、过期、删除、权限变化和缓存失效后的知识新鲜度。	想避免 RAG 使用过期知识的人
多模态文档理解 Agent	处理 PDF、图片、表格、版面块、OCR 和结构化抽取，把复杂文档变成可检索证据。	想做文档智能和多模态项目的人

更多 RAG 与知识工程专题

专题	解决的问题	适合读者
向量检索选型：Embedding、Hybrid Search、Rerank 和 Metadata Filter	从 Dense/Sparse、混合检索、权限过滤、重排和评测设计完整检索链路。	想提升 RAG 召回质量的人
Embedding 模型评测与迁移	用 Recall@k、MRR、hard negative、shadow query 和 canary 安全迁移向量模型。	想替换 embedding 模型但避免召回退化的人
GraphRAG 工程化：当普通向量检索不够用	用实体、关系、子图、社区摘要和证据回溯补足普通 RAG 的多跳关系能力。	想做复杂知识关系检索的人
企业知识库权限与多租户 RAG	把 tenant、ACL、metadata filter、缓存失效和 GraphRAG 权限隔离纳入检索链路。	想做企业级知识库的人
RAG 权限过滤	在检索、rerank、context pack、citation 和缓存层控制 tenant、ACL、状态和生效期。	想避免企业知识库越权泄漏的人
RAG vs Fine-tuning	判断什么时候该做检索增强，什么时候该做行为/格式微调，以及两者如何组合。	准备大模型工程取舍题的人

Agent Runtime 与编排

专题	解决的问题	适合读者
Agent Runtime 是什么：Agent 真正开始工作的执行引擎	理解 Agent 的任务执行引擎，包括模型调用、工具调度、状态推进和结果生成。	想理解 Agent 任务执行引擎的人
Agent 开发 Playbook：从需求到可上线版本	从业务问题、单 Agent 闭环、工具/RAG、State、Trace、Evaluation、Guardrails 到多 Agent 的开发顺序。	想把 Agent 从想法推进到可验证项目的人
Agent 编排模式：Router、Planner、Supervisor 和 Workflow 怎么选	对比 Chain、Router、Planner-Executor、Supervisor、State Machine、Graph Workflow 和人审模式。	想设计可控 Agent Runtime 的人
Agent 框架选型：LangGraph、OpenAI Agents SDK、LlamaIndex、CrewAI 怎么看	从任务边界、State、Tool、Human-in-the-loop、Trace、RAG 和团队维护成本选择框架。	想讲清楚框架取舍的人
Agent Workflow 状态机设计	把 Created、Queued、Planning、RunningTool、WaitingApproval、Completed、Failed 建模成可恢复执行轨道。	想让 Agent 长任务可控、可恢复、可解释的人
Agent Autonomy Levels	将 Agent 自主能力拆成建议、草稿、低风险执行、审批执行、委托自主和高风险自主等级。	想把 Agent 自主性讲清楚的人
Agent 失败恢复与幂等设计	设计状态机、幂等键、重试分类、断点续跑、补偿和人工介入，让长任务失败后能继续。	想做可靠长任务 Agent 的人
Memory 与 State：Agent 不只是记住聊天记录	区分 Session、Context、Memory、State 和 Trace，理解长任务和多 Agent 的状态管理。	想理解 Agent 记忆与状态管理的人
Agent Queue 与 Backpressure	设计优先级队列、并发控制、背压、熔断、死信队列和长任务用户体验。	想让 Agent 长任务不压垮系统的人
Agent 数据库设计：状态、证据与执行记录	用 Task、Run、Step、Tool Call、Document、Chunk、Trace、Evaluation 建模 Agent 系统数据。	想理解 Agent 数据建模的学习者
FastAPI 到 Agent Backend：接口层怎么设计	从路由、Schema、Service、Worker、Trace、Evaluation 和权限理解 Agent 后端接口层。	想把 Agent / RAG 做成后端服务的学习者
OpenClaw 架构拆解：复杂 Agent 系统怎么分层	理解 Gateway、Channel、Session、Runtime、Workspace、Memory、Tools、Security 和 Evaluation。	想学习复杂 Agent 系统架构拆分的人

更多 Agent Runtime 与编排专题

专题	解决的问题	适合读者
LLM Gateway	统一治理多模型调用、路由、限流、成本、Prompt 版本、降级和审计。	想把模型调用接入生产后端的人
Structured Output 工程化	用 Schema、类型校验、重试修复、Trace 和评测让模型输出稳定进入业务系统。	想把 LLM 输出接入前后端和工作流的人
Multi-Agent Handoff Protocol	用 handoff payload、evidence_refs、constraints 和 acceptance_criteria 治理多 Agent 交接。	想让多 Agent 协作可控的人
Agent Scheduler 与 Cron	设计定时、延迟、周期和事件触发 Agent 的幂等、并发、预算、Trace 和熔断。	想做定时巡检、日报、批量评测和自动运营 Agent 的人
Agent 错误分类	把 input、policy、context、retrieval、model、tool、runtime、infra、ux error 分开处理。	想系统排查 Agent 失败的人
Context Engineering	理解系统规则、任务上下文、RAG 证据、Memory、State、Trace 如何分层进入模型上下文。	想提升长任务 Agent 稳定性的人
Context Window 管理	从 token 预算、历史压缩、证据排序、Memory 过滤和上下文 Trace 设计长上下文。	准备上下文工程深挖的人
长期记忆系统设计	设计用户偏好、项目事实、记忆候选、证据校验、检索和遗忘机制。	想构建长期个性化 Agent 的人
Realtime Voice Agent	理解低延迟语音输入输出、打断处理、多轮状态、工具调用和语音安全边界。	想做实时语音 Agent 的人
Browser / Computer Use Agent	理解让 Agent 操作 GUI、浏览器、截图、DOM 和高风险动作审批的工程边界。	想做浏览器/电脑控制 Agent 的人
数据分析 Agent：从自然语言到 SQL、图表和洞察	设计语义层、SQL 校验、权限过滤、图表推荐、洞察生成和分析 Trace。	想做数据智能分析项目的人
Agent UI State Machine	把任务提交、规划、工具调用、审批、失败重试和完成建模成前端可渲染的状态机。	想让 Agent 前端状态可控的人
从 RAG 到生产级 Agent Harness 的工程化学习路线	建立从 RAG、Tool Calling、Memory、Trace、Evaluation 到 Deploy 的工程路线。	想建立 AI Agent 工程学习地图的人
Hermes Agent 高级用法与进阶玩法	理解子代理驱动开发、Kanban、多代理协作、TDD、MCP、Cron、Skills 和安全控制。	想理解 Agent Harness 高级能力的人
Hook 机制为什么是 Agent Harness 最重要的资产	理解 Agent Harness 如何通过规则、工具边界和治理层变得可控。	想把 Agent 从 Prompt Demo 推向可控系统的人
Hermes vs OpenClaw：Agent 架构差异怎么理解	横向比较 Hermes 与 OpenClaw 在系统定位、任务组织、Runtime、Tool、Workspace、Memory、安全和评测上的差异。	想从源码阅读进入架构抽象的学习者
Agent Runtime 横向对比：任务执行引擎到底负责什么	比较简单 Agent Loop、Workflow 和生产级 Agent Runtime 的职责边界。	想设计 Agent 执行引擎的学习者

工具·MCP·Skills

专题	解决的问题	适合读者
Tool Calling 工程化：不只是函数调用	理解工具 Schema、参数校验、权限控制、错误处理、Trace 和安全审计。	想把工具调用从 Demo 推向生产级的人
Tool System 横向对比：Tool、Skill、Plugin、MCP、Hook 到底怎么区分	区分执行能力、能力封装、扩展机制、标准协议和治理入口。	想理解 Agent 工具系统边界的学习者
Agent 协议全景	区分 Function Calling、Tools、MCP、A2A、Plugin、Skill、Hook 和 Agent SDK 的职责边界。	想理解 Agent 协议生态的人
MCP Tool Schema 设计	设计工具命名、描述、参数、输出、错误、风险等级和版本管理，让 MCP 工具可发现、可控、可评测。	想把 MCP 工具做成平台能力的人
MCP Server 创建实战	从工具 schema、返回结构、权限、Trace、stdio/HTTP 选择到测试清单，理解 MCP Server 怎么落地。	想把外部工具标准化接入 Agent 的学习者
MCP Client 工程化	设计 server registry、tool discovery、权限过滤、schema adapter、连接管理、结果标准化和 Trace。	想把 MCP Server 稳定接入 Agent Runtime 的人
MCP Gateway 架构	统一治理多 MCP Server 的发现、schema cache、权限过滤、审批、限流、审计和健康检查。	想把 MCP 做成平台能力的人
Tool Risk Classification	按只读、敏感读取、可逆写、高影响写和危险操作定义工具权限、审批和审计策略。	想控制 Agent 工具副作用的人
Tool Registry 工程化	把工具注册、发现、版本、风险等级、权限、审批、监控和审计做成可治理资产。	想治理大量 Agent 工具的人
Agent 工具沙箱与权限边界	从工具风险分级、参数校验、文件/网络/命令沙箱、审批和 MCP 权限审计控制工具调用风险。	想把 Tool Calling 安全落地的人
Skills 编写：把一次性提示词沉淀成可复用工作流	用 `SKILL.md`、脚本、参考资料和验收标准沉淀博客写作、项目推进、简历整理等重复流程。	想让 AI 协作流程稳定复用的人
Claude Code 实战工作流：从需求拆解到可提交修改	把 Claude Code 纳入工程流程：任务单设计、范围限定、检查命令、限定提交和输出总结。	想用 AI 编程助手做工程化开发的人

更多工具与 MCP 专题

专题	解决的问题	适合读者
Tool Idempotency Side Effect	为会写入、发消息、扣费或删数据的工具设计幂等键、重试、补偿和副作用边界。	想避免 Agent 重试造成重复操作的人
Tool Call 回放调试	记录 tool_call_id、schema、参数、策略、审批和结果，支持 dry/mock/live replay 排查失败。	想系统调试工具调用失败的人
MCP Gateway 运维	建立 server health、schema diff、限流、降级、止血、告警和事故复盘机制。	想长期运营 MCP 工具生态的人
MCP Observability Metrics	观测 server health、schema diff、tool success、token exchange、approval 和 sandbox 指标。	想运维 MCP 工具生态的人
MCP 安全与授权	设计 scope、tenant、role、secret boundary、schema pinning、审计和红队样本。	想安全接入 MCP 工具的人
MCP OAuth Authorization Design	用授权服务器、scope、audience、短期 token、刷新撤销和审批绑定治理 MCP 调用。	想把 MCP 授权从 API Key 升级为可审计链路的人
MCP Token Exchange	用 run、tool、scope、args_hash 和 approval 绑定短期工具执行凭证。	想安全设计 MCP 凭证流的人
MCP Server Hardening	为 MCP Server 增加风险分级、参数校验、超时、错误映射、审计日志和 schema 版本治理。	想把 MCP 工具服务安全上线的人
MCP Server Template for Agents	提供 Tools、Resources、Prompts、Policy、Telemetry、错误结构和测试清单的 MCP Server 骨架。	想搭建可治理 MCP Server 的人
MCP 供应链风险	治理 MCP Server 来源、版本 pin、schema diff、依赖、沙箱、注入和审计。	想安全运营 MCP 工具生态的人
MCP Sandbox Profile	为 MCP 工具定义文件、网络、命令、资源预算和审计边界，降低工具越权风险。	想把 MCP 工具运行环境隔离清楚的人
MCP Version Deprecation	管理 MCP 工具 schema diff、弃用窗口、迁移说明、旧版本使用量和下线回滚。	想长期维护 MCP 工具体系的人
MCP Client 测试	用 fake server、contract test、权限过滤、错误映射和注入样本验证 MCP Client 可靠性。	想让 MCP 接入可回归、可审计的人
MCP Resources and Prompts Design	设计 MCP 的 Resources 与 Prompts 能力边界，让工具之外的上下文可发现、可复用。	想用满 MCP 三类能力的人
MCP Elicitation 交互设计	设计 MCP 工具在缺参时向用户补问的 elicitation 交互、确认边界和安全约束。	想优化工具补参体验的人
Code Agent 工程化	系统整理 Code Agent 的仓库检查、编辑边界、测试验证、提交规范和安全风险。	想把 AI 写代码做成可靠流程的人
Skill 测试与版本管理	为 Skill 设计版本号、changelog、触发测试、流程测试、安全测试和回归样例。	想让 Skills 长期稳定演进的人
Skill Review Checklist	像代码审查一样检查 Skill 的触发、流程、渐进加载、脚本、验收标准和安全边界。	想提升 Skill 质量的人
Skill 运营手册	把 Skill 当成长期资产维护，管理触发、版本、测试、反馈、漂移和废弃。	想系统化运营 AI 协作流程的人
Skill 评测闭环	为 Skill 建立触发、流程和产出质量的评测样本与回归闭环。	想持续提升 Skill 质量的人
AI 编程审查清单：提交前必须检查的 10 件事	从文件范围、内容质量、Markdown 格式、构建结果、Git 状态、远端状态审查 AI 输出。	想避免 AI 产出质量失控的人
如何避免 AI 误提交和假验证	用文件白名单、暂存区检查、构建日志、commit hash 和远端核对降低风险。	想安全使用 AI 编程助手的人

评测·可观测·运维

专题	解决的问题	适合读者
Evaluation Pipeline：Agent 效果怎么评估	从测试集、指标、自动评测、人工抽检、版本对比和失败样本库构建评测闭环。	想系统化评估 Agent / RAG 效果的人
LLM Evaluation Scorecard	把 task success、factuality、grounding、format、tool correctness、safety、cost 和 latency 做成评分卡。	想把主观体验变成可比较评测结果的人
Eval Dataset 设计	设计 RAG、Tool Calling、长任务 Agent 的评测样本、指标、失败样本库和分层评测集。	想把评测从主观体验变成工程资产的人
LLM-as-Judge 与 Rubric 评测	设计可解释评分维度、Judge 校准、pairwise/pointwise 对比和自动评测门禁。	想让自动评测更可信的人
Agent Trace：如何让 Agent 执行过程可观测	用 Run、Step、Tool Call、状态变化和错误事件记录 Agent 的完整执行轨迹。	想让 Agent 系统可调试、可审计、可优化的人
Agent Run Replay	通过输入、配置、上下文、检索、状态、工具、模型和输出快照回放完整 Agent run。	想复盘和回归线上失败的人
OpenTelemetry GenAI Observability	用统一 Trace / Metrics / Logs 串联 LLM、RAG、Tool、审批、安全和成本事件。	想接入大模型应用可观测标准的人
Agent Release Gate	用 code、contract、eval、RAG、safety、cost、latency、ops、product gate 判断版本能否灰度和上线。	想让 Prompt、模型、RAG、MCP 变更可发布、可回滚的人
Agent SLO 与 Error Budget	用任务成功率、证据支持率、工具成功率、审批超时、成本和安全预算定义 Agent 可靠性。	想把 Agent 上线后稳定性讲清楚的人
Agent 生产运维 Runbook	定义 SLO、每日巡检、报警分级、事故排查、止血开关和复盘模板。	想把 Agent 真正运维起来的人
LLM 成本与延迟优化	从调用账本、模型路由、Prompt 瘦身、缓存、批处理、降级和并发优化线上成本与 p95 延迟。	想让大模型应用跑得起、跑得稳的人
Eval Drift Monitoring	按模型、Prompt、知识库、工具、租户和意图分桶监控质量、安全、成本和延迟漂移。	想持续发现 Agent 退化的人

更多评测与运维专题

专题	解决的问题	适合读者
Eval Case Lifecycle	管理评测样本从 candidate、脱敏、标注、审核、active、flaky 到归档的生命周期。	想长期维护高质量评测集的人
Batch / 离线评测流水线	用异步批处理跑评测集、失败样本回放、Prompt 版本对比、批量摘要和分类。	想做 LLMOps 离线流水线的人
合成数据与对抗评测集	用合成样本覆盖 Prompt Injection、越权、工具错误、冲突证据和无答案拒答等边界。	想系统提升评测覆盖的人
Agent Benchmark 设计	用固定任务集比较 Workflow、单 Agent、多 Agent、模型和框架方案的质量、成本、延迟和安全。	想证明 Agent 方案价值的人
Agent Contract Testing	用契约测试约束 JSON schema、tool args、task state、trace event 和 MCP schema。	想让 AI 输出可集成的人
Conversation Regression Testing	把关键对话路径、fixtures、引用、工具调用和安全边界沉淀成回归测试。	想避免版本退化的人
PromptOps：Prompt 版本、评测和回滚	把 Prompt 当作可版本化、可评测、可发布、可回滚的工程资产管理。	想治理线上 Prompt 变更风险的人
Prompt Regression Testing	用 smoke、golden、failure replay 和 adversarial 样本防止 Prompt 改动破坏历史能力。	想把 Prompt 改动纳入回归测试的人

安全治理

专题	解决的问题	适合读者
Agent 安全威胁模型	系统整理 Prompt Injection、工具滥用、RAG 文档污染、MCP 越权和数据泄漏防护。	想理解 Agent 安全治理的人
Prompt Injection 纵深防御	把外部证据降权、检索清洗、tool policy、审批、沙箱和对抗回归组合成多层防线。	想把 Agent 安全从提示词提升到系统治理的人
Agent Identity and RBAC	设计 user_identity、agent_identity、tool_identity、tenant、role、scope 和审批审计边界。	想把 Agent 权限和身份讲清楚的人
PII 脱敏策略	在输入、RAG、工具、Trace、评测集和缓存中识别、mask、tokenize、hash 或删除敏感信息。	想控制大模型数据泄漏风险的人
Agent 审计日志设计	记录 actor、action、target、risk、policy、tool schema、输入输出 hash 和脱敏 metadata。	想让 Agent 行为可追责、可合规的人
Agent Secret Management	设计 Secret Store、Policy Layer、Token Broker 和执行层凭证隔离。	想防止 Agent 泄漏密钥和凭证的人
Agent 红队演练	用 Prompt Injection、越权、危险工具、路径逃逸、审批绕过和 Memory 污染主动攻击系统。	想做 Agent 安全上线前验证的人
Agent 租户隔离测试	覆盖 API、RAG、向量 metadata、MCP、Memory、Cache、Trace 和 Billing 的跨租户泄漏测试。	想把 Agent SaaS 安全底线讲清楚的人
生产级 Agent 治理清单	用 30 个问题检查任务边界、上下文、工具权限、状态恢复、模型治理、评测和回滚。	准备把 Agent 从 Demo 推到真实业务的人
LLM Output Safety Filter	在输出前做 schema、citation、PII、policy、grounding 和合规检查。	想控制模型输出风险的人

更多安全治理专题

专题	解决的问题	适合读者
LLM 数据治理	用数据分级、脱敏、用途隔离、保留周期和数据集 lineage 管理用户输入、Trace、反馈、评测和训练样本。	想把大模型数据用得安全、可追溯的人
Memory Privacy Retention	设计 should_remember、PII 检测、retention、删除和遗忘评测，控制长期记忆风险。	想做可靠个性化 Agent 的人
数据分析 Agent 安全	用语义层、SQL guardrails、权限、cost estimate、脱敏和洞察校验控制 NL2SQL 风险。	想做数据分析 Agent 但担心安全边界的人
Agent Approval Workflow	将高风险工具调用拆成模型提议、策略判断、人工审批、执行层校验和 Trace 审计。	想把工具调用做成可控生产流程的人
Agent SaaS 多租户、RBAC 与配额设计	设计 tenant、workspace、role、permission、quota、usage、billing 和审计，让 Agent SaaS 可售卖、可隔离。	想把个人 Agent Demo 做成团队版 SaaS 的人
AI Agent Enterprise Pilot Plan	把企业试点拆成范围、用户、数据、禁用能力、审批、指标、风险和退出条件。	想讲清楚 Agent 如何从 Demo 进入企业试点的人
Computer Use Agent Safety	为操作浏览器和桌面的 Agent 设计高风险动作确认、注入防护、沙箱和审计边界。	想安全落地 Computer Use Agent 的人

面试与作品集

专题	解决的问题	适合读者
Agent 系统设计面试题：如何讲清楚一个生产级 Agent	从 Runtime、Tool、Memory / State、Trace、Evaluation、Security 讲清楚生产级 Agent 系统设计。	准备 Agent 系统设计面试的人
AI Agent 面试追问地图	从概念、设计、工程、生产到复盘整理面试官的连续追问路径。	想把零散题目串成回答体系的人
Agent 系统设计案例库	拆解企业知识库、数据分析、Code Review、客服工单、多 Agent 研究助手和 Agent SaaS 6 类设计题。	想训练 AI 系统设计面试的人
RAG 项目面试表达：如何讲清楚从文档到答案的工程链路	把 RAG 从文档解析、Chunk、Embedding、检索、Rerank、引用和评测讲成完整工程链路。	准备 RAG 项目面试的人
多 Agent 项目面试表达：不要只讲多角色聊天	避免"多角色聊天"，围绕任务分派、状态共享、工具权限、Trace、结果聚合和评测表达。	准备多 Agent 项目面试的人
AI Agent Resume Project Matrix	把 RAG、Workflow、Tool、MCP、Eval、Security、Cost、Ops 和 Product 能力映射到简历 bullet。	想把项目经历写成可验证能力的人
Agent Capability Matrix	用能力矩阵规划项目、作品集、简历 bullet、面试讲法和系统设计查漏补缺。	想系统证明 Agent 工程能力的人
AI Agent 求职作品集路线	把个人博客、项目 A、项目 B、面试题库、Skills/MCP 内容组织成可证明能力的求职作品集。	准备 AI Agent / 大模型应用开发岗位的人
AI Agent 作品集 Case Study 模板	用背景、目标、架构、Workflow、RAG/MCP、评测、安全、难点和 60 秒讲法组织项目文章。	想把个人项目讲成可证明能力的人
AI Agent 项目答辩稿	用 5 分钟结构、架构讲法、难点讲法、演示顺序和追问模板准备项目展示。	准备毕业设计、路演和面试项目介绍的人
AI Agent 面试 30 天复习清单	用 30 天把 Agent 基础、RAG、工具调用、工程化、生产运维和项目表达串成复习计划。	想系统准备 AI Agent 岗位面试的人
AI Agent 产品需求文档 PRD 模板	从用户故事、功能范围、页面交互、权限审批、产品指标和验收标准设计 Agent 产品。	想把技术方案转成产品需求的人

更多面试与作品集专题

专题	解决的问题	适合读者
Agent System Design Whiteboard Template	用任务边界、Runtime、RAG、Tool/MCP、Data、Observability 和 Governance 组织白板回答。	准备 AI Agent 系统设计面试的人
AI 项目设计文档模板	用项目背景、目标/非目标、架构、数据模型、权限、评测、监控、风险和展示计划规范项目设计。	想把 AI 项目从想法推进到可交付的人
Agent 面试追问库	整理 Agent vs ChatBot、失败排查、评测、安全、成本、MCP、长任务恢复等工程追问。	已会基础概念、需要准备深挖追问的人
AI Agent Portfolio UI Blueprint	把首页、项目页、专题页设计成能力证据面板，让招聘方快速看到项目、代码、评测和 Demo 证据。	想优化个人作品集网站的人
AI Agent 项目选题库	整理 RAG、MCP、LLMOps、语音、多模态、数据分析等 12 个适合求职作品集的项目方向。	需要规划个人项目矩阵的人
AI Agent 项目包装：简历、作品集和面试讲法	把 RAG、多 Agent、MCP、LLMOps 项目包装成有架构、有难点、有指标、有贡献的求职表达。	已有项目但不知道怎么写进简历的人
AI Agent Offer Portfolio Review	投递前审查项目主线、证据材料、Demo、指标、文章和面试深挖是否互相支撑。	准备投递 AI Agent / 大模型应用岗位的人
AI Agent Demo Acceptance Script	用主路径、权限、工具风险、失败恢复、Trace、评测和指标把 Demo 变成可验收脚本。	准备项目演示和面试答辩的人
AI Agent CTO Review Checklist	从 CTO 视角审查业务边界、数据、安全、质量、成本、运维、维护和商业价值。	想让项目答辩更像真实技术评审的人
Agent UI 产品化设计：不要只做一个聊天框	设计任务面板、证据面板、工具调用审批、反馈和失败重跑，让 Agent 可控可解释。	想把 Agent 做成真实产品的人
Agent UI Pattern Library	整理 Agent 控制台常用组件：任务流、Trace、工具调用、审批、评测和错误恢复。	想复用 Agent 控制台组件模式的人
AI Agent Site UI Optimization Playbook	总结作品集级导航体验：首页入口、项目证据、专题索引、Demo 和面试材料串联。	想快速理解作品集导航结构的人
Agent SaaS 产品化：从个人 Demo 到可卖的产品	从多租户、额度计费、团队权限、onboarding、产品指标和运营后台理解 Agent 商业化。	想把 Agent 项目做成产品的人
AI Agent Career Readiness Checklist	用清单自查项目、代码、文章、Demo 和面试表达是否达到投递标准。	想检查求职准备度的人
AI Agent Interview Story Bank	把项目里的难点、事故、权衡和成果整理成可复用的面试故事库。	想储备面试故事素材的人
Project B Operator Console UI Blueprint	拆解 Project B 运营台的任务、Trace、审批和证据面板界面设计。	想参考真实 Agent 控制台设计的人

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