登录/注册登录/注册2.深刻理解主流大模型厂商（如 OpenAI、Qwen、Claude、LLaMA 等）产品特性及优劣，有深度或重度使用经验者优先软技能1.快速学习能力： AI领域日新月异，需要持续学习新技术和工具2.产品思维： 关注用户体验，理解业务目标，而不仅仅是技术实现技术学习路线？
鱼皮的 AI 编程学习路线配套学习资源这份学习路线涉及的所有知识点，我都提供了配套的学习资源，主要有两个。第一个是我免费开源的 《Vibe Coding 零基础入门教程》，上千张图、几十万字，涵盖了从 AI 编程入门到工具使用、项目实战、经验技巧、产品变现的全部内容。
AI 解释得越流畅，你的思维惰性越严重。你以为自己在学习，其实只是在围观 AI 表演。如图 1 所示，这就是盲目用 AI 逐行翻译源码与真正用架构思维学习的区别。今天这篇文章，我想认真聊聊：在 AI 时代，学习一个开源项目，到底应该学什么、怎么学？***一、从"读代码"到"看系统"：时代已经变了在 AI 编程工具出现之前，读源码是一件极其痛苦但又绕不开的事。
63538b2fe238c8016af82d6b0df6fdda.jpg回到学校就开始学习，三月中到三月底都是爽玩边学边玩的一个状态，一个星期吧pyton学完，然后去学习nlp，langchain、搞个智能体demo 然后LangGraph 、llm、 Coze+Dify 、多模态、项目...然后在导航上做ai相关的项目 时间拉的很长，这个路线也不对，后面自己思考了一下，多看智能体、ai应用相关的视频，把自己的视野打开，去看培训机构的大模型应用的学习路线
原文链接：AI 基础知识从-1到0.1：带你走进机器学习的世界AI 基础知识从-1到0.1：带你走进机器学习的世界人工智能、机器学习、深度学习与大模型1. 人工智能（AI）：人工智能指的是计算机执行各种决策任务的能力合集，这些任务通常模拟人类智能，例如理解自然语言、识别图像、解决问题和进行推理。AI 的目标是开发能够自主学习和适应的系统，以提升效率和准确性。2.
：为想深入学习编程的同学准备的进阶内容，包括学习路线、知识百科、资源大全、MCP 开发、面试刷题等- 资源宝库：汇集各种实用资源，包括工具大全、提示词模板、AI 概念大全、Vibe Coding 常见问题等!
（例如：完全不懂命令行的新手、有一定编程经验的开发者、DevOps 工程师等）问题 2：学习内容范围- 您希望涵盖 Claude Code 的哪些核心功能？（例如：基础安装配置、基本对话交互、常用命令、文件操作、代码生成等）问题 3：交互方式- 您希望用户如何与模拟器交互？（例如：在虚拟终端中输入命令、预设命令点击、分步引导等）问题 4：学习进度追踪- 是否需要学习进度追踪功能？（例如：学习路径可视化、完成度统计、成就系统等）问题 5：部署方式- 您计划如何部署这个网站？
原文链接：AI 基础知识从 0.3 到 0.4——如何选对深度学习模型？AI 基础知识从 0.3 到 0.4——如何选对深度学习模型？模型与模型架构1.
# AI编程已经如此强大，我们还需要再学习基础嘛？或者说初级程序员还有可能存在吗？作者：sunshine发布时间：2026-08-04不知道大家已经多久没有写过代码了，我不是说 给AI描述需求，让AI去生成代码。而是说古法编程，你已经多久没有正经用过编辑器开发了，大多数时候可能都是在描述需求。AI编程现在基本上已经成为开发的主流了，或者说大家已经习惯了懒，大多数时候能用AI绝不手写。这种背景下，还有必要学一些基础嘛？初级程序员在这个行业还有存在的必要吗？其实说实话，我也很久没写代码了。
这正好是 AI 该上场的地方。四、我用 Opus 5 + grill-me 造了一个 AI 智能化学习产出工作流 Skill这套 Skill 我是用 Claude 目前最强模型之 Opus 5 配合一个全网安装量目前排名前三的神级 Skill —— grill-me 做出来的。我一开始的需求很含糊，大概就是「帮我做一个以每日学习产出为导向的 AI 学习规划应用」。搁平时，AI 早就开始哗哗写代码了。但 grill-me 先甩给我一堆选择题，逼我一个个钉死：- **用什么载体？
文章近一万字，有点长，建议收藏，观看视频版体验更佳~完整视频教程：https://bilibili.com/video/BV1X4GGziEyr项目代码开源：https://github.com/liyupi/ai-code-helper需求分析我们要实现一个 AI 编程小助手，可以帮助用户答疑解惑，并且给出编程学习的指导建议，比如：- 编程学习路线- 项目学习建议- 程序员求职指南- 程序员常见面试题!
编程学习路线100+ 条编程学习路线免费看，不管你想学前端、后端、AI 应用开发、Python 还是其他方向，都有对应的规划。指路：https://www.codefather.cn/course/1789189862986850306!
**1、专属 AI 学习计划（Java / Python 双路线）每一位加入训练营的学员都将创建一份新人档案，导师还将进行 1 对 1 摸底谈话了解你的基本情况，制定出适合你的专属学习计划。!
原文链接：AI 基础知识从 0.2 到 0.3——构建你的第一个深度学习模型AI 基础知识从 0.2 到 0.3——构建你的第一个深度学习模型1. 深度学习是机器学习的分支，机器学习领域演化出深度学习，主要是因为传统机器学习在处理复杂、非结构化数据（如图像、音频、文本）时遇到了挑战，特别是传统机器方法需要大量人工设计特征，耗时且需要领域知识，模型难以捕捉数据中的深层关联。2.
image.png本人其他高质量长文导航01 非科班转码拿下大厂Offer，花费一天整理的Java后端完整版学习路线02 盘点2025遇到的各大厂面试真题总结[03 一文吃透 Redis 核心考点，面试真题深度梳理
原文链接：AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程1. 按照以下流程来训练一个预测房价的回归任务： 1. 需求分析 → 明确目标、指标、资源。 2. 数据收集 → EDA、清洗、预处理。 3. 划分数据集 → 训练集 / 验证集 / 测试集。 4. 特征工程 → 特征选择、生成、转换。 5. 模型选择 → 基于任务和数据选择候选模型。 6.
自对弈强化学习成为强 AI 的硬约束——物化 D4 对称增强的不可替代性适用范围声明：本文讨论的约束可能仅适用于五子棋、围棋等具有棋盘对称性的棋类游戏（D4 对称群：4 次旋转 × 2 次翻转 = 8 种等价方位）。非对称博弈（如扑克）的自对弈闭环不会产生同类方位偏置问题，以下结论不直接适用。与 sims 数无关：本文结论覆盖所有 sims 配置。高 sims 管线的标签质量更高、闭环偏置被暂时掩盖，但一旦逼近强 AI（标签干净），闭环偏置同样会成为瓶颈。
教程里我专门写了一篇《AI 编程学习路线》，把 AI 编程拆成了六个阶段，从零基础到进阶提升，每个阶段要学什么、用什么工具、做什么项目都帮你规划好了，跟着走就行。!
最近在看鱼皮的vibe coding 教程，里面有ai编程学习路线，其中涉及到Ai编程工具的使用，比如cursor教程，和vs code操作界面类似。问题一：现在遇到了cursor试用14天过期的情况，如何解决？问题二：但本人之前一直使用的是idea开发，应该怎么去选择哪种工具？问题三：所在行业是传统互联网行业，现在想接触Ai，应该从哪里开始学习？希望各位大佬能解答一下疑惑！
AI 热点监控工具这样搭配的好处是，面试官能看到你既有传统技术的扎实功底，又有 AI 应用开发的新知识储备和 AI 编程的实战经验。下面我分别说说这两个项目中值得学习的写法。AI 超级智能体这个项目的写法有几个地方值得大家学习。!
还是DeepSeek牛啊针对你“用Java思维，做Python AI应用”的特定目标，我将为你重新规划一条聚焦、务实的学习路线。目标是让你能快速、高质量地交付“AI助手+多Agent”系统，同时保持你的工程优势。🎯 核心理念：以Java架构思维驾驭Python AI开发不要追求成为Python专家，而要成为“能用Python构建健壮AI系统的架构师”。你的核心优势在于工程化、设计模式、系统分层和解耦思维，这些在AI工程中同样至关重要。📅 重新规划的学习路线（约8-10周）这个路线将直接围绕你描述的“AI入口 → 意图识别 → 多Agent”工作流展开。
我认为上述所提到的 短期内并不能完全实现，对于近期还是需要一些程序员的这些程序员往往也会有一些特性：- 比普通程序员更懂业务，能够理解什么样的业务是能够发展起来的- 比普通程序员更懂AI的使用，会跟进学习新知识- 比普通的程序员更会善于与人沟通而且我认为近期内也还是会有一些新的机会，就是去学习AI相关的新知识网上有句话我印象很深：“珍妮机的出现引发了大量纺织工人的不满”现在我们似乎就处于当前那个年代的变革，后面我们看见了：珍妮机还是全面取代了传统的纺织工人所以我觉得既既然工人不被需要，那么我们能做的也就只有去学习珍妮机的使用了于是我也准备在传统前端求职的过程中，保持着新知识的学习
哔哩哔哩 MCP demo 的设计与实现好久没发贴了，最近在学习mcp，这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的哔哩哔哩视频demo，包含服务器端和客户端的完整实现，有想学习mcp的小伙伴可以学习体验一下这个项目。
Spring AI 的出现彻底改变了这一局面。它将 Spring 生态二十年来积累的设计哲学 —— 依赖注入、面向接口编程、约定优于配置、自动装配、可移植性抽象 —— 完整地注入了 AI 应用开发领域。如果你熟悉 Spring Boot，你会发现 Spring AI 的使用体验几乎是"零学习成本"的：你不需要学习新的编程范式，不需要理解复杂的 Pipeline 概念，只需要像使用 Spring Data 或 Spring Security 一样，引入 Starter 依赖、配置几行属性、注入一个 Bean，就能开始构建强大的 AI 应用。
如果你想追求最强的 AI 编程能力，还是建议学习一下命令行操作。我写过很多篇 Claude Code 的实战教程，大家都能跟着学。再看一下价格。每月 20 刀的 Pro 计划主要提供 Sonnet 模型，想在 Claude Code 中用最强的 Opus 模型得开每月 100 刀的 Max 套餐，还是挺贵的。
教程里我专门写了一篇《AI 编程学习路线》，把 AI 编程拆成了六个阶段，从零基础到进阶提升，每个阶段要学什么、用什么工具、做什么项目都帮你规划好了，跟着走就行。!
原文链接：AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？seq2seq 任务1. seq2seq 任务是指将一个输入序列数据转换为另一个输出序列数据，不需要两个序列具有相同的长度或结构，是 自然语言处理（NLP） 的核心；1.
当然，像 C 语言这种专业课还是得学，但有了 AI 辅助你不容易被枯燥的语法劝退，学起来会轻松很多。做出作品后，接下来就要开始补传统开发技术和计算机理论知识了。编程语言推荐从 Python 或者 Java 学起，Python 容易上手、适合做 AI 应用，Java 生态成熟、适合做企业级项目，随便选一个，按照编程导航的学习路线自学就行。!
原文链接：AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN原文链接：AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNNAI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN计算机视觉的发展1.
最近被问到的比较多的就是 LLM 智能体开发的路线了，有关这一部分的内容大致整理了一下，尽可能的去构建了一套上手快、深度足够的学习路线，能够助力大家在校招流程中获得一定的帮助。其实，在 LLM 这一个新兴领域中，每一个从业者都有着自己独到的理解。每个框架也有着自己独到的真知灼见，在当今，LLM 智能体开发也是日新月异，新的理念不断涌现。所以，这份学习路线便从一个后端开发的角度带着大家快速上手 LLM 智能体开发。
在 AI 高速发展的今天，开发的学习路线是否发生了变化？如果重回大一，鱼皮你会干什么？学习路线肯定是有变化的。放在今天，我建议先学 AI 编程，把东西做出来拿到正反馈，再倒回去补传统技术基础，这个顺序和几年前是完全反过来的。具体的路线比较长，我在 编程导航 里完整分享过，包括每个阶段学什么、做什么项目、怎么写进简历。!
AI 工作流- Agent 设计和多工具协调- 用户体验优化完整的 AI 大模型应用开发学习路线我也帮大家整理了，可以 在编程导航获取：https://www.codefather.cn/course/1789189862986850306/section/1912024009574629377!
原文链接：AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤深度神经网络训练过程1.
后续我会持续分享更多实用的 AI 编程干货，感谢关注，也欢迎在评论区分享你发现的宝藏 Skills~更多💻 编程学习交流：编程导航📃 简历快速制作：老鱼简历✏️ 面试刷题神器：面试鸭📖 AI 学习指南：AI 知识库
AI 实现这里给大家分享两种实现方式，一种是通过 AI 实现，我们只负责说清楚需求，然后作为一个监工让 AI 干活，这也是我现在做新功能最喜欢的方式；另一种就是一步一步的手动编码实现啦。不过第一种方式只适合我们已经清楚了这个应该怎么做，有思路但是不想做一些重复的劳动，如果是为了学习的话，还是更建议自己实现一遍。先来看怎么让 AI 来做这个需求吧。我们要做的就是把需求整理成一个详细的 prompt，直接复制给 AI 即可：帮我实现一个 AI + Excalidraw 手绘风格绘图工具，具体要求如下：## 一、功能需求1.
AI 认知与学习- Claude Code跟Codex，用的是原厂模型还是套国产模型？ - 官方的用过没？最好的还是模型吗？- 你觉得中美之间的AI差距是在变大还是变小？- 为什么所有的创新都是别人的/美国的，而不是亚洲的（或中国的）？- 你自己平常学习AI领域新东西的途径和方法大概怎么写？Skill / MCP 深度- 自己搭过agent吗？比如用低代码/langchain/langgraph/Coze/Dify/n8n这种？- 你觉得MCP跟skill什么区别？你自己有没有写过一些skill？
Browser Use 是一个基于 Python 的浏览器自动化框架，让 AI 能像真人一样操控浏览器。比如我跟 AI 说：帮我打开鱼皮的编程导航网站，找到 Java 学习路线并截图。它就能一步步完成，支持点击、输入、滚动等各种操作。甚至还支持多标签页操作和自动规划执行步骤，复杂的多步任务也能搞定。开源指路：https://github.com/browser-use/browser-use!