① 建立认知
项目：microsoft/generative-ai-for-beginners — 113K Star
微软官方 21 节 AI 入门课。
每节 30-45 分钟，附带可运行代码。
从「什么是生成式 AI」讲到 Prompt 设计、RAG、Agent、安全。不需要学完——看完前两节你就知道怎么跟 AI 对话了。
这个课最大的价值是帮你画了一张 AI 全景地图。
② 理解原理
rasbt/LLMs-from-scratch — 99K Star
用 PyTorch 从零手写一个 GPT。从注意力机制到 Transformer 到 RLHF——每一个组件自己实现一遍。不需要高等数学，公式都翻译成了 Python 代码。
读完三个核心章节（Attention、架构、文本生成），AI 在你眼里不再是黑盒。
③ 掌握技能
dair-ai/Prompt-Engineering-Guide — 76K Star
Prompt 不是「跟 AI 说话」，是编程——语法是自然语言。
这份指南覆盖零样本、少样本、思维链、ReAct、自动优化。读完基础三章（两小时），你之前写的 Prompt 你会发现基本全是错的。
④ 搭建平台
langgenius/dify — 149K Star
国内团队开源的 AI 应用开发平台。拖拽组件搭 AI 工作流——LLM 串联、RAG 知识库、API 调用、条件分支——不用写前后端。五分钟出一个原型，跑通了再翻源码学原理。转行的人先「看见能跑的东西」，再去补底层。
⑤ 做出成品
harry0703/MoneyPrinterTurbo — 97K Star
中文项目！输入主题 → AI 自动生成完整短视频：文案（LLM）+ 配音（TTS）+ 画面（AI 生图）+ 字幕自动合成。输出是一个 mp4 文件，能发朋友圈、能传 B站。
它把你前面学的全串起来了：LLM 调用 + Prompt 设计 + 工作流编排。跑通了你就不是在「学 AI」了，是在「用 AI 做产品」。
六周计划 周任务目标1-2微软 AI 课建立全局认知 3手写 GPT（核心章节）理解 LLM 原理、Prompt 指南学会跟 AI 高效协作 4-5Dify 搭工作流能做出 AI 应用原型 6MoneyPrinter 跑通第一个 AI 产品出炉
你的工程能力在 AI 时代一点都不贬值——代码质量、系统设计、问题拆解，这些大模型替不了。你要加的就是这层 AI 知识框架。