程序员的 AI 编程绿皮书 · 数字教材
从语言模型原理到 Multi-Agent 协作的系统性 AI 编程教材：全书 15 章 113 课时、约 24.9 万字、66 幅插图，以 vibe-spec-coding 理念贯穿，涵盖 LLM 原理、训练与对齐、Prompt、RAG、Function Calling、MCP、LangChain、LangGraph、Skill、Agent 与多 Agent 协作，附 409 条中英术语速查。
深入理解 AI Agent · 开源电子书
Agent = LLM + 上下文 + 工具。系统讲解 AI Agent 架构与工程实践的电子书，沿「构建 → 评估与进化 → 协作」主线，覆盖工具调用、规划记忆、Coding Agent、模型后训练与多 Agent 协作，全书 27.6 万字、54 段代码、114 幅插图。
Hermes 与 Agent 工程实践 · 电子书
AI Agent 与 Shell Engineering 系统教程的完整 HTML 电子书：19 章 114 课时、约 23.3 万字、112 幅插图，从 Hermes 安装与指令写法、多渠道接入、GitHub Actions、MCP 配置，到 Spec Kit 制定开发计划与 Shell Engineering 深入实践、Agent 工程实战案例。
AI Agent 开发工程师学习路线图
从零到 Offer 的完整学习路径，涵盖四阶段进阶规划、技能矩阵、推荐资源与实战项目，助你系统化掌握 AI Agent 开发。
从零学习大模型 · 后端工程师路线图
专为后端工程师设计的大模型学习指南，四阶段递进式路线图，从基础理论到工程实践，配套技能对比与资源推荐。
通用大语言模型训练全流程详解
以 DeepSeek 为例，深入讲解 LLM 训练全流程——从数据预处理、分词、预训练到 SFT 与 RLHF，配以代码示例与公式推导。
阿里开源双雄 · Qwen 深度解析
Qwen3.8-27B 与 Qwen3.6-35B-A3B 两款阿里开源大模型深度解析，涵盖架构创新、MoE 路由机制、参数对比、性能评测与本地部署指南。
主流大模型 API 定价对比
2026 年 8 月版主流大语言模型 API 定价横向对比，覆盖 DeepSeek、智谱 GLM、通义千问、OpenAI、Anthropic、Google 等厂商，含输入/输出/缓存价格与性价比分析。
AI 知识全景图 · 大白话版
面向编程小白的 AI 知识科普，用乐高积木、调音台旋钮、蒙眼下山等生动类比串联 38 个核心概念，从「AI 怎么说话」到「怎么用 AI 写代码」，10 章叙事轻松读懂大模型全栈。
AI 知识全景图 · 开发者专业版
面向 AI 开发者的专业知识详解，含 PyTorch 代码示例、Attention 公式推导、MoE 门控公式、Dense vs MoE 参数对比表，按「文本表示→架构→训练→推理→RAG→Agent→AI 编程」技术栈链路深度串联 38 个概念。
AI Agent 开发就业市场全景报告 · 2026
基于 Boss直聘、猎聘、智联 2026 年最新招聘数据的就业现状分析：岗位半年增长超 4 倍、薪资分层全景、JD 高频技能与大厂面试考点，并为 Java 开发者定制 6 个月学习路线与「Python 探路、Java 架桥」转型策略。
AI 视频创作 & 代码生成：本地部署 vs 云端 API 对比
2026 年全维度对比本地部署与云端 API 两条路线：代码生成与视频生成分别该选什么模型与工具、效果差距、多档位硬件（含苹果统一内存）的真实 TCO 与盈亏平衡点，并给出混合方案与决策树。
RTX 5090 本地视频生成主机配置指南
面向本地 AI 视频生成的三档装机方案（均衡／推荐／顶配），逐件列出 CPU、主板、内存、硬盘、电源、散热、机箱的京东官方价，并附显存与视频模型匹配表、装机要点与 1200W 供电选购建议。
Python 语法速成 · Java 开发者对照手册
面向 Java 工程师的 Python 语法对照手册。16 章左右分栏逐条比对两种语言的写法差异，覆盖类型系统、容器、函数、面向对象、异常与推导式，并附 12 条高频避坑清单、标准库映射表与四周上手路线。
AI 编程最佳实践 · 2026 全景手册
覆盖 AI 辅助编程与 AI 应用开发两条主线的工程手册。从规格驱动开发、上下文工程、并行 Agent 与两阶段审查，到 RAG、Prompt 工程、轨迹评测与成本护栏，17 章聚焦可验证、可复现、可继承的做法。
AI Agent 开发学习计划 · 16 周路线
面向有编程基础开发者的 16 周系统学习路线：LLM API、Prompt 与结构化输出、Function Calling 与 MCP、RAG、Agent 架构与 LangGraph、工程化与评估六大阶段，每阶段附动手任务与验收标准，配三个里程碑项目与毕业项目、避坑指南与资源清单。
AI Agent 开发岗位面试问答 · 32 题
覆盖基础概念、架构设计、工具与 MCP、RAG、记忆与上下文、可靠性、场景设计与前沿八大类的 32 道面试问答，每题含考察点、参考回答、真实工程场景与加分项，附面试策略提示，是求职冲刺与知识复盘的实战手册。
大模型架构对比 · Dense 与 MoE 深度解析
从 FFN 稀疏化原理切入，系统对比稠密与混合专家两条主干架构：总参数与激活参数为何分裂、三代演进、四个常见误解、训练与推理两侧的工程难度，并给出 2026 年 9 月主流模型格局与四条未来主线。
大模型基础理论 · 神经网络与训练机制动画讲解
从最小计算单元讲起，把神经元、前馈网络、反向传播、梯度下降、RNN 与注意力串成一条依赖链，用 7 组动画图示加 1 个可交互的学习率演示，讲清每个概念解决什么问题、在大模型里处在哪个位置。
程序员AI编程绿皮书 · 知识笔记
《程序员AI编程绿皮书》浓缩导读与高效学习指南：两条主线串起全书 0–13 章知识地图，40 个核心概念速查、按人群分路线与周打卡计划、五个里程碑项目，把约 24.9 万字电子书读薄并用起来。
深入理解 AI Agent · 知识笔记
用「大脑 + 眼睛 + 手脚」一句话讲透 Agent 的读书笔记：十章串起从搭建到让 Agent 持续进化，配 18 张概念卡、六条「读了→会用」方法、三条分身份路线与 14 个旗舰实验清单，快速建立整本书骨架。
Hermes 与 Agent 工程实践 · 知识笔记
《Hermes 与 Agent 工程实践》导读与学习路径：先抓「全书之魂」再学配置实操，覆盖 Skill 自定义、Shell Engineering 造壳方法论、Spec Kit 工程化与三个产品级项目，附分五阶段的高效学习路线。