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学习路线

系统化的成长路径，从基础到进阶，一步一个脚印。

全部路线 Web 全栈开发路线 嵌入式开发路线 AI 大模型开发路线 AI 应用与智能体开发路线 AI 具身智能机器人开发路线 AI 鸿蒙开发路线
WEB

Web 全栈开发路线

从前端入门到 AI 应用开发，面向 Web 方向的完整成长路径。

6 个阶段
01
阶段 1 · STEP 01
HTML & CSS
掌握网页结构与样式，理解盒模型、Flex 与 Grid 布局，完成静态页面实战。
预计 约 2 周 相关教程 →
02
阶段 2 · STEP 02
JavaScript 核心
系统学习 ES6+ 语法、DOM 操作、异步编程与事件机制，打下坚实语言基础。
预计 约 3 周 相关教程 →
03
阶段 3 · STEP 03
前端框架
选择 Vue / React 深入框架原理，掌握组件化、状态管理与路由体系。
预计 约 5 周 相关教程 →
04
阶段 4 · STEP 04
Node.js 后端
使用 Express / Koa 搭建服务端，掌握 RESTful API 设计与中间件机制。
预计 约 4 周 相关教程 →
05
阶段 5 · STEP 05
数据库与工程化
MySQL 建模与优化、Sequelize ORM、Git 协作、构建打包与 CI/CD。
预计 约 4 周 相关教程 →
06
阶段 6 · STEP 06
AI 应用开发
接入大模型 API，构建智能应用，掌握 Prompt 工程与 RAG 实践。
预计 约 3 周 相关教程 →
MCU

嵌入式开发路线

从电子基础到物联网实战，面向硬件与底层方向的完整成长路径。

6 个阶段
01
阶段 1 · STEP 01
电子与 C 语言基础
夯实数电、模电基础，重点掌握 C 语言的指针、位运算与寄存器操作思维，建立硬件视角。
预计 约 3 周 相关教程 →
02
阶段 2 · STEP 02
51 单片机入门
理解 MCU 最小系统与启动流程，动手控制 GPIO、定时器与中断，实现 LED、按键、数码管等裸机编程。
预计 约 3 周 相关教程 →
03
阶段 3 · STEP 03
STM32 与 ARM 开发
进阶 Cortex-M 架构，掌握 UART / SPI / I2C / ADC 外设驱动开发，熟悉 HAL 库与寄存器底层配置。
预计 约 6 周 相关教程 →
04
阶段 4 · STEP 04
RTOS 实时操作系统
学习 FreeRTOS 任务调度、信号量与消息队列，理解多任务并发与资源竞争问题的解决思路。
预计 约 4 周 相关教程 →
05
阶段 5 · STEP 05
嵌入式 Linux 与驱动
搭建交叉编译环境，掌握 Linux 字符设备驱动模型与设备树，熟悉 Modbus / CAN 等工业总线协议。
预计 约 6 周 相关教程 →
06
阶段 6 · STEP 06
物联网实战与调试
完成数据采集、无线通信（WiFi / BLE）与云平台接入实战，掌握示波器调试与低功耗优化方法。
预计 约 8 周 相关教程 →
LLM

AI 大模型开发路线

从深度学习基础到大模型训练、微调与推理部署，掌握大模型工程化全流程。

6 个阶段
01
阶段 1 · STEP 01
Python 与深度学习基础
扎实 Python 与 NumPy 基础，理解梯度下降、反向传播与神经网络核心原理，会用 PyTorch 完成张量运算与简单模型训练。
预计 约 2 周 相关教程 →
02
阶段 2 · STEP 02
神经网络与 PyTorch 实战
系统掌握 PyTorch：数据加载、网络构建、训练循环与 GPU 加速，独立实现 CNN / RNN / Transformer 等经典结构。
预计 约 3 周 相关教程 →
03
阶段 3 · STEP 03
Transformer 与大模型原理
深入注意力机制与 Transformer 架构，理解预训练、自回归生成、上下文窗口等大模型关键技术。
预计 约 5 周 相关教程 →
04
阶段 4 · STEP 04
大模型微调与对齐
掌握 LoRA、QLoRA 等高效微调方法与指令微调流程，了解 RLHF / DPO 等对齐技术的基本原理。
预计 约 4 周 相关教程 →
05
阶段 5 · STEP 05
推理部署与性能优化
使用 vLLM、llama.cpp 等完成推理部署，掌握量化、KV Cache、流式输出与 GPU 显存优化手段。
预计 约 4 周 相关教程 →
06
阶段 6 · STEP 06
RAG 与智能体工程实践
基于向量数据库搭建 RAG 应用，结合 Function Calling 与 Agent 框架完成可上线的 AI 应用项目。
预计 约 3 周 相关教程 →
AGT

AI 应用与智能体开发路线

基于大模型 API 与智能体框架，从 Prompt 工程到应用产品化的完整开发路径。

6 个阶段
01
阶段 1 · STEP 01
AI 应用开发入门
理解大模型 API 调用方式与 Token 机制，掌握结构化输出、函数调用与流式响应等基础能力。
预计 约 2 周 相关教程 →
02
阶段 2 · STEP 02
Prompt 工程精讲
掌握少样本提示、思维链、角色设定等 Prompt 技巧，学会用系统化方法评估与优化提示词。
预计 约 3 周 相关教程 →
03
阶段 3 · STEP 03
工作流与知识库（RAG）
使用 LangChain / LlamaIndex 构建检索增强应用，掌握文本切分、向量检索与重排等工程要点。
预计 约 5 周 相关教程 →
04
阶段 4 · STEP 04
智能体（Agent）开发
理解 ReAct、Plan-and-Execute 等 Agent 范式，实现多工具调用、记忆与任务规划，开发可用智能体。
预计 约 4 周 相关教程 →
05
阶段 5 · STEP 05
多模态与工具集成
接入语音、图像与视频等多模态模型，集成联网搜索、代码执行等工具，扩展 AI 应用边界。
预计 约 4 周 相关教程 →
06
阶段 6 · STEP 06
产品化与持续运营
完成鉴权、计费、监控与评测体系，将 AI 应用发布上线，并依据数据持续迭代优化效果。
预计 约 3 周 相关教程 →
RBT

AI 具身智能机器人开发路线

融合 ROS、机器视觉与端侧 AI，从底层控制到具身智能的机器人开发路径。

6 个阶段
01
阶段 1 · STEP 01
机器人学与编程基础
掌握 Python / C++ 与线性代数基础，理解坐标变换、运动学基础与机器人系统整体组成。
预计 约 2 周 相关教程 →
02
阶段 2 · STEP 02
ROS 2 与仿真环境
搭建 ROS 2 开发环境，掌握节点、话题、服务与参数机制，熟悉 Gazebo 等常用机器人仿真工具。
预计 约 3 周 相关教程 →
03
阶段 3 · STEP 03
机器视觉与感知
学习 OpenCV 与深度学习视觉方案，实现目标检测与姿态估计，理解相机标定与点云处理基础。
预计 约 5 周 相关教程 →
04
阶段 4 · STEP 04
导航与运动控制
掌握 SLAM 建图、路径规划与底盘运动控制，让机器人具备自主移动与避障能力。
预计 约 4 周 相关教程 →
05
阶段 5 · STEP 05
端侧 AI 与具身智能
将大模型与视觉语言模型部署到端侧设备，结合机械臂与移动底盘实现感知-决策-执行的闭环。
预计 约 4 周 相关教程 →
06
阶段 6 · STEP 06
整机集成与实战项目
综合电机驱动、传感器与 AI 能力完成整机联调，通过真实项目锻炼调试与工程化能力。
预计 约 3 周 相关教程 →
HM

AI 鸿蒙开发路线

从 ArkTS 与 ArkUI 入门到鸿蒙原生 AI 应用开发，拥抱万物互联新生态。

6 个阶段
01
阶段 1 · STEP 01
HarmonyOS 与 ArkTS 基础
了解鸿蒙生态与 DevEco Studio，掌握 ArkTS 语言基础与应用工程结构，完成第一个鸿蒙应用。
预计 约 2 周 相关教程 →
02
阶段 2 · STEP 02
ArkUI 声明式开发
掌握 ArkUI 声明式 UI：组件、状态管理与页面路由，构建流畅的多端界面。
预计 约 3 周 相关教程 →
03
阶段 3 · STEP 03
元服务与分布式能力
了解元服务与一次开发多端部署，掌握分布式数据、分布式软总线等系统协同能力。
预计 约 5 周 相关教程 →
04
阶段 4 · STEP 04
端云一体化开发
使用云开发 / AppGallery Connect 完成用户体系、云函数与数据存储，打通端云数据链路。
预计 约 4 周 相关教程 →
05
阶段 5 · STEP 05
鸿蒙 AI 应用开发
接入语音识别、文本生成等系统级 AI 能力，结合大模型 API 打造原生智能应用体验。
预计 约 4 周 相关教程 →
06
阶段 6 · STEP 06
上架与生态实践
完成签名、测试与上架审核流程，了解流量分发与运营方法，发布自己的鸿蒙应用。
预计 约 3 周 相关教程 →