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Claude Code 实战入门：让 AI 先读代码再动手
把 Claude Code 当作结对开发助手使用：先理解项目，再提出小范围改动，最后用 Git 和测试确认结果。
AI 编程Claude CodeGit代码审查
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如何开始学习《动手学深度学习》
一条适合已有 Python 基础学习者的实践路线：先跑通代码，再补数学概念，最后用小实验验证理解。
深度学习PythonPyTorch
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Gemini API 多模态入门：让模型读图并输出结构化结果
用一张图片和一个明确任务练习 Gemini API，不只看回答是否自然，更要检查结构化输出是否稳定。
Gemini多模态API结构化输出
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生成式 AI 入门：从模型概念到第一个应用
不追求一次学完所有术语，先建立模型、提示、检索和应用之间的基本关系，再完成一个可运行的小项目。
生成式 AIPromptAI 应用
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LangChain 快速入门：先理解模型、工具与 Agent
用一个最小应用理解 LangChain 的核心组成，避免在掌握基本数据流之前堆叠复杂抽象。
LangChainPythonLLM
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Lovable 做 MVP 原型：先跑通一个真实用户流程
用自然语言生成应用前，先写清用户、数据和验收路径，让原型能用于讨论产品，而不只是看起来完整。
LovableMVP原型AI 应用生成
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MCP 入门：做一个只暴露一个工具的本地服务
用最小 MCP Server 理解工具声明、参数校验和客户端连接，先让模型安全调用一个确定能力。
MCPAgent工具调用本地集成
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n8n AI 工作流：做一个带人工检查的自动摘要流程
用 n8n 把触发、数据清洗、AI 摘要和人工审核串起来，先做可观察的运营自动化，而不是黑盒 Agent。
n8n自动化AI 工作流人工审核
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Ollama 本地模型工作台：从运行模型到接入应用
用 Ollama 拉起一个开源模型，记录速度、内存和回答质量，再把它接入聊天界面或自己的小应用。
Ollama本地模型开源模型模型评测
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OpenAI Agents SDK：从第一个 Agent 到工具调用
先用最小 Python 示例理解 Agent、Runner、工具和追踪，再决定是否继续做多 Agent、会话记忆或沙盒执行。
AgentOpenAIPython工具调用
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ComfyUI 入门：搭一个可复用的图片生成工作流
用节点方式理解文生图流程，把提示词、模型、采样和输出拆开观察，避免只靠随机试图。
ComfyUI图像生成工作流开源模型
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RAG 入门：用三份文档做一个可核验知识助手
先用少量可信资料练习切分、检索和引用，让知识助手能说清答案来自哪里，而不是只会流畅回答。
RAG知识库检索AI 应用
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v0 界面原型：从一句需求到可交付组件
用 v0 快速生成界面时，重点不是多出几版视觉，而是把信息结构、状态和组件边界讲清楚。
v0前端组件原型
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