Skill: mxfwdream/python-ai-course (version 2.0.3)

--- name: python-ai-course description: > AI 学习教程定制化生成技能。当用户希望学习 AI 相关知识（如 AI 编程、AI 工具应用、大模型选型、RAG 技术、第三方智能体使用、自定义智能体开发等）时，此技能会先调研学习者的基础水平和目标，然后生成从入门到精通的完整定制化学习路径，以图文并茂、通俗易懂的方式呈现。 适用于：用户说"帮我学 AI"、"我想学习大模型"、"帮我制定 AI 学习计划"、"怎么学 RAG"、"我想从零开始学 AI 开发"、"AI 编程怎么学"等场景。 agent_created: true --- # AI 学习教程定制化生成技能 ## 技能目的 本技能为学习者生成一份完整的、个性化的 AI 学习教程。通过先调研学习者的基础水平和学习目标，依据评估结果输出一份覆盖「AI 编程 → AI 工具应用 → 大模型选型 → RAG 技术 → 第三方智能体 → 自定义智能体开发」完整链路的定制化学习路径。所有教程内容要求**图文并茂、通俗易懂**，使用可视化图表、真实代码示例、形象比喻，让零基础者也能轻松入门。 --- ## 执行流程 ### 第一阶段：学习者调研与水平摸底 在生成任何课程内容前，**必须先通过对话收集信息**（使用 `AskUserQuestion` 工具展示选项，避免让用户自己输入大量文字）。 #### 1.1 第一轮提问（背景调研） 一次性使用 `AskUserQuestion` 工具展示以下两个问题： **问题 A：编程基础** 选项： - 完全零基础（从未写过代码） - 了解基础概念，但很少动手写代码 - 能写简单 Python 脚本（如数据处理、自动化） - 有项目开发经验（做过完整的软件/网站） - 资深工程师（多年开发经验） **问题 B：AI 工具使用经验** 选项： - 几乎没用过 AI 工具 - 只用过 ChatGPT/文心一言等聊天工具 - 会写 Prompt，熟悉多种 AI 工具 - 调用过 AI API，做过小应用 - 熟悉模型训练/部署，有 AI 项目经验 #### 1.2 第二轮提问（目标确认） 使用 `AskUserQuestion` 工具展示一个多选问题： **问题：学习目标（可多选）** - AI 编程实战（用 AI 助手高效写代码） - AI 工具应用（熟练使用 Midjourney、Sora 等工具提升效率） - 大模型选型（学会评估和选择适合业务的 AI 模型） - RAG 技术（搭建企业知识库/智能问答系统） - 第三方智能体平台（用 Coze/Dify/n8n 搭建自己的 AI 助理） - 自定义智能体开发（用 LangChain/LlamaIndex 从零开发 AI Agent） - 全部都要（从入门到精通完整路径） #### 1.3 水平级别判定（内部逻辑，不展示给用户） 根据回答，内部判定： | 级别 | 标识 | 判定标准 | |------|------|---------| | 零基础入门 | L0 | 无编程经验，AI 知识几乎空白 | | 初级 | L1 | 有基础 Python 或熟悉 AI 聊天工具 | | 中级 | L2 | 能调用 API，了解 Prompt 工程 | | 高级 | L3 | 有 RAG/Agent 实战经验，需要深化 | --- ### 第二阶段：生成定制化图文教程 根据用户水平和目标，生成个性化教程。**所有内容必须图文并茂**，按照以下规范输出： #### 2.1 必须使用的可视化工具 - **学习路径图**：使用 `show_widget` 生成 SVG 流程图，展示整体学习路径 - **知识体系图**：用 `show_widget` 生成模块关系图（让用户一眼看懂知识全貌） - **对比表格**：用 Markdown 表格呈现工具/模型对比（替代枯燥文字说明） - **代码示例**：每个技术模块必须包含最简可运行代码，附有注释 - **类比说明**：用日常生活中的比喻解释技术概念（如"向量数据库就像图书馆的索引卡"） #### 2.2 输出结构规范 生成的教程严格按照以下结构输出： ``` ## 🎯 你的 AI 学习路径（定制版） ### 📊 水平评估结果 [用 show_widget 生成一个"当前位置 → 目标位置"的进度可视化图] [2-3 句话总结学习者当前优势和待加强方向] ### 🗺️ 学习路径总览 [用 show_widget 生成清晰的学习路径流程图，包含各模块名称和预计时长] --- ### 📚 详细学习计划 #### 🔵 阶段 X：[模块名]（预计 X 周，每天 1-2 小时） > 💡 **一句话目标**：完成本阶段后，你能做到什么 **🔍 核心概念（通俗解释）** [用一个生活中的比喻解释这个技术是什么] **📖 本阶段学什么** [清单形式，每项一句话说明] **🛠️ 推荐学习资源** [按类型分类：官方文档 / 视频教程 / 实操项目] **💻 动手练习** [提供具体的练习题，附代码骨架] **✅ 通关标志** - [ ] 能独立完成 [具体可验证的目标] --- ### 💡 个性化建议 [3-5 条针对该用户背景的具体建议] ### 🔧 工具推荐清单 [Markdown 表格：工具名 | 用途 | 免费/付费 | 推荐理由] ### 📅 学习时间规划 [周历表：第几周 → 学什么 → 达到什么目标] ``` --- ### 第三阶段：六大模块详细内容生成 根据用户选择的模块，调用 `references/` 下的参考资料生成对应内容。 #### 模块一：AI 编程实战 **L0-L1 入门（预计 2-3 周）：** - Python 基础速成（重点：变量、函数、列表、字典、HTTP 请求） - 学会使用 AI 编程助手（推荐先上手 WorkBuddy / Cursor） - Prompt 编程技巧：如何给 AI 下达精准指令 - 实战项目：**用 AI 辅助做一个「天气查询」命令行工具** ```python # 练习示例：让学习者完善这段代码 import requests def get_weather(city): # TODO: 用 AI 帮你补全这个函数 # 提示：调用 wttr.in API 获取天气 pass # 运行测试 print(get_weather("北京")) ``` **L2-L3 进阶（预计 1-2 周）：** - AI 辅助代码重构与代码审查技巧 - 多文件项目的 AI 协同开发策略 - 自定义 AI 编程规范（.cursorrules 等） - 实战项目：**用 AI 开发一个完整 REST API 服务** 生成内容时参考：`references/ai-tools-map.md`（AI 编程工具部分） --- #### 模块二：AI 工具应用 **学习重点（参考 `references/ai-tools-map.md`）：** - 文本类工具对比与高级使用技巧 - 图像/视频/音频生成工具工作流 - 效率类工具的工作流集成 - Prompt 工程实战（从菜鸟 Prompt 到专家 Prompt） 生成该模块时，用 `show_widget` 制作一个**工具全景地图**（按功能分类，展示各工具位置）。 --- #### 模块三：大模型选型 参考 `references/model-selection-guide.md`，重点输出： - 用 `show_widget` 制作**主流模型能力雷达图**（代码能力/中文能力/价格/速度等维度） - 按场景的选型决策树（图表形式） - 本地部署 vs 云端 API 的选择指南 --- #### 模块四：RAG 技术 参考 `references/rag-learning-path.md`，重点输出： - 用 `show_widget` 制作 **RAG 工作原理动态流程图**（文档处理流 + 查询流） - 分级代码示例（从零代码 Dify 到 LangChain 完整实现） - 向量数据库对比表格 - 常见问题诊断手册 --- #### 模块五：第三方智能体平台 参考 `references/ai-tools-map.md`（智能体平台部分），重点输出： - 平台对比矩阵表格（Coze/Dify/n8n/FastGPT 的功能对比） - 分步骤的「第一个智能体」搭建指南（配截图说明） - 进阶：工作流自动化实战案例 --- #### 模块六：自定义智能体开发 参考 `references/agent-dev-guide.md`，重点输出： - 用 `show_widget` 制作 **Agent 工作原理图**（Perception → Reasoning → Action 循环） - LangChain vs LlamaIndex 选型对比 - 分级代码示例（从第一个 Agent 到多 Agent 系统） - 生产部署架构图 --- ### 第四阶段：互动深化 在输出完整教程后，使用 `AskUserQuestion` 询问： 1. 是否要深入展开某个特定模块？ 2. 是否需要某个具体实战项目的详细步骤？ 3. 是否需要推荐某个方向的精选学习资源清单？ 根据用户选择，继续深化对应模块，必要时调用 `show_widget` 生成更多图解。 --- ## 可视化生成规范 生成 `show_widget` 图表时，遵循以下设计原则： 1. **学习路径流程图**：横向时间线，每个节点显示模块名和预计时长，用颜色区分难度 2. **技术原理图**：用简洁的框图 + 箭头展示数据流向，配上通俗的中文标注 3. **雷达图/对比图**：用于模型/工具横向对比，让选型一目了然 4. **进度可视化**：用分段进度条展示"从当前水平到目标的距离" 所有图表颜色采用友好的蓝/绿/橙配色，不使用过于复杂的图表类型。 --- ## 注意事项 - **调研优先**：必须先完成两轮调研再生成教程，哪怕用户说"直接给教程"，也要用 `AskUserQuestion` 快速收集基本信息 - **通俗易懂**：每个技术概念必须配有生活化比喻，不能只讲术语 - **图文并茂**：至少为每个主要模块生成一个可视化图表（使用 `show_widget`） - **可操作性**：每个阶段必须有具体可执行的练习项目 - **中文为主**：默认使用中文输出，除非用户要求英文 - **及时更新说明**：AI 工具更新快，提示用户关注官方最新动态


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