北京
26门课程，120个教程，全部免费。这是一份公开的AI补课清单，写清单的人不是研究员，是一个从写代码转到写稿子的人。
他2019年到2026年做前端开发，全职和自由职业都干过，服务过代理公司和电商企业。后来他发现，沟通和写代码一样是工作的一部分，于是把职业方向转向传播，进入一家律所担任企业传播专员。现在他管网站和内容管理系统，对接外部机构，跟踪数据，还搭AI辅助的内容工作流。
过去一年，AI成了他日常工作的一部分。有时从零生成内容，有时用来调研和分析一个话题。搭工作流、做自动化、准备演示文稿，流程里总有一个环节会用到它。Claude、ChatGPT、Copilot、Legora，这些工具让活变轻了，也顺带教了他不少新东西。
但他盯得最紧的是幻觉。错误信息可以像正确答案一样流畅。另一个是速度——信息来得太快，人会有点盲，更容易不加质疑就接受一个答案。在法律和传播这类领域，准确和一致是底线，这两件事叠在一起，意味着AI给出的每个答案都得再看一眼。他说，在所有人都想更快的时候谈慢下来听起来奇怪，但正因为要加速，才更需要慢下来去理解。
他由此得出一个判断：偶尔拿到一次好结果很容易，稳定地拿到结果、并且知道什么时候该信它，才是技能。
这一点在他用Claude和Claude Code做的一个软件项目里体现得最清楚。他在项目里戴不同的帽子，像和一个软件团队协作：系统设计、用户体验、测试、文档，各自当成独立角色，再试着把它们放进一个结构里。让他兴奋的是能把这些工程实践和AI结合起来用，一边搭建一边快速找信息、分析信息，持续学。
光用不够。他对某个东西好奇的时候，喜欢钻细节看它怎么运转，再退回来看看全局，然后把它改得更好。现在他想真正理解这门技能，从模型怎么工作，到应用怎么搭在模型之上，把工程那一面在AI方向上补起来。
Anthropic有一个免费学习平台叫Claude Academy，课程和教程覆盖AI素养、Claude的应用、Claude Code，以及用Claude API和模型上下文协议（MCP）做开发。他的目标是全部学完，但不是按网站列出的顺序，而是按从基础走向工程的顺序。
路线图分八段：
- 基础：语言模型怎么工作，能做什么不能做什么，以及与AI协作的4D框架。
- Claude应用：Projects、artifacts、skills、connectors和研究功能。
- Cowork和Claude Tag：交接更长的任务，把AI当团队来用。
- Claude Code：在终端里和AI智能体一起写代码，涉及上下文文件、skills、子智能体、hooks和CI。
- 平台与API：工具调用、RAG、评估（evals）、MCP和托管智能体，这是工程核心。
- 云服务商：通过Amazon Bedrock和Google Cloud Vertex AI使用Claude。
- 企业部署：组织如何铺开和管理AI工具。
- 行业内容：教育、非营利、金融和生命科学，为了看得更宽。
他最想学的是第4和第5段。Claude Code他每天都在用，就在自己正在做的项目里。这两段他想学的是那些靠试错摸出来的方法背后的东西，再带回项目里去。
输出方式也定了：每周一条简短的LinkedIn帖子，讲一个他觉得有用的点，以及他试过之后效果如何；每个阶段结束在这里发一篇长文，讲学到了什么、什么让他意外、有什么会换个做法；从第4阶段开始，课程进入动手搭建，代码会放到GitHub上，每个项目都是他自己的，配一段简短说明。
他不打算复述课程内容——那些课免费开放给所有人。他想写的是把学到的东西用起来之后发生了什么，用工程师和传播者两双眼睛看自己每天在用的工具。
第一课《AI素养入门》把AI素养定义为以有效、高效、合乎伦理且安全的方式与AI协作的能力，分成四个方面：委派、描述、辨别、勤勉。最让他记住的是那个想法——改变我们对AI的思考方式，才能学会和AI一起思考。
看课的时候他意识到，这四步他早就在做了，只是没意识到。写这篇文章也是一样：用AI帮忙出草稿，说清楚自己想要什么，用自己的眼睛审一遍，改了很多次，最后选择公开说明这一点。课程给了他已经在做的事一个名字和一套框架。这正是他想从这个系列里得到的东西——把凭直觉在做的事弄明白。
他最后留了一句：这篇文章是他自己写的，用Claude做了编辑，观点、经历和错误都是他自己的。
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