diff --git a/README.zh.md b/README.zh.md
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 FIG_001 · A PROMPTS |
+ FIG_001 · B SKILLS |
+ FIG_001 · C AGENTS |
+ FIG_001 · D MCP SERVERS |
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| 粘进任意 AI 助手,在某个窄领域任务上获得专家级帮助。 | +放进 Claude、Cursor、Codex、OpenClaw、Hermes,或任何能读取 SKILL.md 的 agent。 |
+作为自主工作单元部署——循环是你自己在 Phase 14 里写的。 | +接入任意兼容 MCP 的客户端。在 Phase 13 里端到端构建。 | +
| + +**`code/agent_loop.py`** build it + +```python +def run(query, tools): + history = [user(query)] + for step in range(MAX_STEPS): + msg = llm(history) + if msg.tool_calls: + for call in msg.tool_calls: + result = tools[call.name](**call.args) + history.append(tool_result(call.id, result)) + continue + return msg.content + raise StepLimitExceeded +``` + + | ++ +**`outputs/skill-agent-loop.md`** ship it + +```markdown +--- +name: agent-loop +description: ReAct-style loop for any tool list +phase: 14 +lesson: 01 +--- + +Implement a minimal agent loop that... +``` + +**`outputs/prompt-debug-agent.md`** + +```markdown +You are an agent debugger. Given the trace +of an agent run, identify the step where +the agent went wrong and explain why... +``` + + | +
22 lessons 用代码理解每个 AI 算法背后的直觉。18 lessons 经典机器学习——至今仍是多数生产级 AI 的骨架。13 lessons 从第一性原理理解神经网络。先亲手造一个,再谈框架。28 lessons 从像素到理解——图像、视频、3D、VLM 与世界模型。29 lessons 语言是通往智能的接口。17 lessons 听见、听懂、开口说。14 lessons 改变了一切的架构。14 lessons 生成图像、视频、音频、3D 等等。12 lessons RLHF 与博弈类 AI 的基石。22 lessons 构建、训练并理解大语言模型。17 lessons 把 LLM 投入生产、干活。25 lessons 跨模态地看、听、读、推理——从 ViT 的图块到操作电脑的 agent。23 lessons AI 与真实世界之间的接口。42 lessons 从第一性原理构建 agent——循环、记忆、规划、框架、基准测试、生产化、工作台。22 lessons 长时程 agent、自我改进,以及 2026 年的安全技术栈。25 lessons 协调、涌现与群体智能。28 lessons 把 AI 交付到真实世界。30 lessons 构建造福人类的 AI。这不是可选项。55 lessons 17 个端到端产品 + 4 条深度构建路线。每个项目 20–40 小时;每条路线 4–12 节课。| FIG_003 · A THE INDUSTRY SIGNAL |
+FIG_003 · B FOUNDATIONAL PAPERS COVERED |
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+> *"最热门的新编程语言是英语。"* +> —— **Andrej Karpathy** ([tweet](https://x.com/karpathy/status/1617979122625712128)) + +> *"软件工程正在我们眼前被重塑。"* +> —— **Boris Cherny**,Claude Code 作者 + +> *"模型会一直变强。真正复利增长的技能,是**知道该造什么**。"* +> —— 行业共识,2026 + + |
++ +- *Attention Is All You Need* —— Vaswani 等人,2017 → [Phase 7](#phase-7) +- *Language Models are Few-Shot Learners*(GPT-3) → [Phase 10](#phase-10) +- *Denoising Diffusion Probabilistic Models* → [Phase 8](#phase-8) +- *InstructGPT / RLHF* → [Phase 10](#phase-10) +- *Direct Preference Optimization* → [Phase 10](#phase-10) +- *Chain-of-Thought Prompting* → [Phase 11](#phase-11) +- *ReAct: Reasoning + Acting in LLMs* → [Phase 14](#phase-14) +- *Model Context Protocol* —— Anthropic → [Phase 13](#phase-13) + + | +