一個人的實戰升級 —— 給每一個想從「問 AI」跨到「用 Agent」的人
不必照順序 —— 依你的難度挑,先把同一級看熟,再往上一級。
每一支都能單獨看,想解決什麼問題就點什麼。如果想把「AI 工程」整套觀念 建立起來,先看下面的工程線 —— 那是一條刻意排過、一路念上去的順序。
批判性思考通常被教成一件內省的事 —— 質疑假設、檢視證據、想清楚再說。 但內省找不到自己的盲點,因為盲點的定義就是你看不見它。
所以這裡教的是把批判外包給現實: 你不用聰明到想得出對的問題,做個東西讓對方否定它; 不用有洞察力看出他們沒說的痛,聽他講「不知道」; 不用預判哪裡改不動,撞上去,牆會告訴你。 AI 讓這件事可行的原因,是把「被否定」的成本壓到幾乎為零。
而現在最需要被批判的,是 AI 自己給你的東西 —— 它產出的東西流暢、有條理、聽起來就是對的, 而流暢跟正確,在它身上完全沒有關聯。
執行可以交辦,判斷不能外包。
自己架一個 AI Agent 平台的完整學習路線,一天一個、照著玩。跟 L1-L6 分級無關,是一條動手做的獨立線。 完成的會變成可點的文章+影片,還沒做的標「規劃中」——十幾天後全打勾,這張表本身就是完整系列目錄。 📖 情境式使用手冊(工具/知識庫/MCP 怎麼配)→ 🧱 看完整架構圖 →
這幾支雖然標在不同難度,但概念上是一條線:先看總覽地圖(🗺), 再從 Prompt 一路念到 Graph。想把「AI 工程」整套觀念建立起來,照這個順序走。
從「怎麼做一個 RAG」一路念到「工具太多怎麼收」:做 → 選模型切塊 → 系統架構 → 包成服務 → 升級 Agentic → MCP 氾濫怎麼管。想把 RAG 從 demo 做成能給整個單位用的系統,照這個順序走。每一集都配了真的 UML/架構圖。
不用照順序。挑你現在正卡住的那個題目點進去, 每一支都從頭把該講的講完,不預設你看過別支。
按主題分類。把技術細節畫成圖,搭配動手/進階集服用。