【回眸】AI新鲜事（二）使用Copilot制定一个60天的系统学习AI计划细化落实到每天并导入Outlook日程？

前言

今早刷到一位老师的视频号视频，马上开始实践起来，第一个目标是系统学习AI使用，重实用技能，轻理论知识。顺便使用AI指定一个小计划，帮我这个P人完成一个具体详细的计划吧！下面我将告诉你，我是如何给AI提示词，逐步生成一个可以导入Outlook日程的文件。

一、准备一个并不完美的提示词

不需要考虑到一次性能让AI回答出最符合心意的答案，因为我们可以通过多轮对话让AI自然回答出我们想要的答案，所以可以直接给出你心里想的问题。

比如，我提的问题是：

问题（最初版）

你是一个超级AI专家讲师，给我制定一个系统学习AI的步骤流程

Copilot是这样回答的

下面我会以"超级AI专家讲师"的视角，为你设计一套 从零到精通的系统化 AI 学习路线图 。这套路线特别适合你作为 Autonomous Linux/QNX BSP 软件工程师 的背景，会强调实战、工程能力和可落地的 AI 应用。

🚀 AI 系统学习完整路线（从零到行业级应用）

🎯 阶段 0：明确目标（1 天）

先为自己定一个方向，这将影响你后面的学习内容。

AI 技术方向常见分类：

LLM & NLP（大模型应用、RAG、Agent、Prompt Engineering）
机器学习 ML（预测、分类、回归体系）
深度学习 DL（CNN、Transformer、强化学习等）
AI 工程 / MLOps（模型部署、推理优化、数据流水线）
Edge AI（与你当前嵌入式背景超适配）
- 模型在 ARM、DSP、NPU 上部署
- ONNX Runtime、TensorRT、QNN、OpenVINO 等加速

结合你背景，我建议你的主线方向为LLM + Edge AI + AI 工程化。

🧱 阶段 1：AI 数学与编程基础（1--2 周）

如果你已有经验，可跳过部分内容。

核心技能

线性代数：向量、矩阵、特征值
概率统计：分布、期望、方差、贝叶斯
微积分：偏导、梯度
Python 基础：NumPy / Pandas / Matplotlib

练习

自己用 NumPy 实现一层神经网络
用 matplotlib 可视化 Softmax、ReLU

📘 阶段 2：经典机器学习（2 周）

理解 ML 是掌握 AI 的"地基"。

学习重点

常见模型：线性回归、逻辑回归、SVM、决策树、XGBoost
数据处理：特征工程、归一化、降维 PCA
训练技巧：交叉验证、过拟合、调参

实战 Demo

Kaggle Titanic 生存预测
利用 XGBoost 做一个分类器

🤖 阶段 3：深度学习（DL）核心（3-4 周）

这是进入现代 AI 的关键阶段。

学习重点

多层感知机（MLP）
CNN（图像任务）
RNN / LSTM（时间序列）
Transformer（大模型的基石）
损失函数、优化器、梯度下降

框架

PyTorch（强烈推荐）
TensorFlow 如有兴趣可补充

实战

手写数字识别（MNIST）
用 ResNet 迁移学习图像分类
用 Transformer 实现文本分类

🦾 阶段 4：大模型（LLM）系统学习（4--6 周）

这是当下最热门、最有价值的技能。

你需要掌握：

1) Prompt Engineering 完整体系

指令型、分步骤 prompting
系统 prompt 结构化
Few-shot / Chain-of-thought

2) LLM 技术体系

Transformer 原理
Self-Attention
Tokenization（BPE、SentencePiece）
微调方法：LoRA、QLoRA

3) RAG（Retrieval-Augmented Generation）

真正能落地企业级应用的关键技术：

向量数据库（Milvus、FAISS、PgVector）
嵌入模型
索引结构（HNSW、IVF）
文本切片策略
RAG 架构（Basic RAG → Advanced RAG → Agentic RAG）

4) Agent 框架

LangChain
LlamaIndex
Microsoft Autogen（企业级）

实战项目（强烈推荐）

搭建自己的 RAG 知识库（你可以用公司内部文档做 Demo）
用 QLoRA 微调自己的小模型（如 Llama3.2 1B）
构建一个能替代内部 FAQ 的 AI Agent

🚀 阶段 5：AI 工程化（MLOps）（3--6 周）

研究人员写"模型"；工程师"把模型送上战场"。

你需要掌握：

模型部署：ONNX、TensorRT、OpenVINO
服务框架：FastAPI、vLLM、TGI
推理优化：量化（INT8、FP16、GPTQ）
自动化训练 pipelines（Airflow、MLflow、KubeFlow）

实战

把 LLM 用 FastAPI + vLLM 部署成 API
实现文本 embedding 服务
MLflow 做模型版本管理

📟 阶段 6：Edge AI（与您背景超适配）（2--4 周）

你做 BSP+嵌入式系统，这块你可直接当专家。

技术方向

模型在 ARM Cortex-A/Cortex-M 部署
QNN / SNPE / TensorRT / MNN
DSP/NPU 加速
模型剪枝、蒸馏、量化
实时 OS（Linux/QNX）上的模型推理流程

实战 Demo

将 YOLOv8 量化后部署到 Jetson / RK3588
在 QNX 上运行轻量级模型
编写 Edge 侧 inference pipeline
与传感器和实时任务调度结合

🏁 阶段 7：构建你的 AI 作品集（2--4 周）

最终目标：把 AI 能力转化为 可以展示、可复用、可发布的系统级成果。

作品可以包含：

RAG 企业助手
用嵌入式设备做实时 AI 处理（图像、语音、传感器）
编排多个 AI Agent 的工作流
一个开源的 LoRA 模型
一个自动生成报告的 AI 工具

📅 总体时间线建议

阶段	时间
基础数学 & Python	1--2 周
机器学习	2 周
深度学习	3--4 周
LLM & RAG & Agent	4--6 周
AI 工程化	3--6 周
Edge AI	2--4 周
AI 作品集	2--4 周

你可以按自己的节奏自由调整。

🎁 如果你愿意，我还可以为你做：

根据你现在的水平制定 30 / 60 / 90 天学习计划
生成一个全套 AI 学习路线的思维导图
按你的工作场景（BSP/嵌入式）定制学习方向
给你推荐最适合的课程和书籍（不废话，只讲可落地的）

你需要哪一种？

可以看到这个AI回答的非常的学术化排版很精美内容很详实，但是不接地气。

二、根据上一轮回答，给出更多提示词，让AI再次回答这个问题

于是我又进行了第二轮提问

我需要更加详细、适合小白、可落实的具体计划，你给的计划太难实现了

AI再次回答：

当然可以！那我们就重新来一套 "真正适合小白、每天都有具体任务、能坚持就一定能学会 AI 的落地计划"。

这套计划：

✅ 零基础可学

✅ 每天 1--2 小时即可完成

✅ 7 周从完全小白 → 能做一个自己的 AI 小项目

✅ 每一步都有"要做什么""用什么工具""能学会什么"

🌱 AI 小白入门的 7 周落地计划（超级详细 & 可执行）

🟦 第 1 周：Python + 基础数学（零基础也能完成）

🎯 目标

了解 AI 需要的最基础技能，不用学难数学，只学"能用的"。

📅 每天任务

Day 1 -- Python 环境安装

安装：
- Python
- VSCode
学会运行第一个 Python 程序（print("Hello AI")）

🧭 教程推荐（免费）：

B站搜："Python 零基础入门"

Day 2--3 -- Python 基础

学习：

变量
if 判断
for 循环
列表、字典
做练习：

python 复制代码

nums = [1,2,3]

for n in nums:

print(n)

Day 4--5 -- NumPy、Pandas 入门

AI 必备工具，只用最简单功能：

数组操作（NumPy）
表格数据处理（Pandas）

小练习：

读取一个 CSV 文件
求平均值、最大值

Day 6--7 -- 必要数学（仅轻量级）

什么是向量
什么是矩阵乘法
什么是"梯度"与"学习率"（只理解概念）

练习：

手算一个 2×2 矩阵乘法即可。

🟧 第 2 周：机器学习直观入门（做一个能跑的 ML 项目）

🎯 目标

用 sklearn 做人生第一个 AI 模型（完全不需要数学基础）。

📅 每天计划

Day 8--9 -- 机器学习理解

理解几个名字：

回归（预测数字）
分类（预测类别）
训练
测试
准确率

（不用深入，只要知道用途）

Day 10--12 -- 你的第一个 ML 项目

任务：做一个"预测房价"的 AI

使用算法：线性回归

代码很简单（不需要理解数学）：

python 复制代码

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)

model.predict(X_test)

完成后你就算迈入 AI 世界了。

Day 13--14 -- 再做一个分类项目

任务：用 AI 判断一个人是否会买产品

使用算法：决策树（Tree）

🟨 第 3 周：深度学习初体验（不难）

🎯 目标

理解什么是神经网络、训练一个图像分类模型（手写数字）。

📅 每天任务

Day 15 -- 概念理解

什么是神经元
什么是层（Layer）
什么是激活函数（ReLU 就够）

Day 16--18 --- MNIST 实战

你会：

下载 MNIST 数据集
用 PyTorch 建一个简单网络
训练并看准确率

这是小白必过的"成年礼"。

Day 19--21 -- 用别人训练好的模型做图像分类

用 ResNet 或 MobileNet（迁移学习）

你会：

加载预训练模型
换个最后一层
用自己的 20 张图片训练

这个是深度学习最常用的套路。

🟩 第 4 周：大模型（LLM）入门 + Prompt Engineering

🎯 目标

掌握 LLM 使用方式，能让 AI 按你想的输出内容。

📅 每天任务

Day 22 -- 什么是 LLM

了解：

Token（字词）
Context（上下文）
Temperature（随机性）

Day 23--25 -- Prompt Engineering

学 3 招就够：

明确角色
明确目标
给结构化输出（列表/表格）

练习：

写 prompt 让 AI 生成一份简历。

Day 26--28 -- 本地跑小模型

你会：

下载一个小模型（如 Llama 3B）
用 LM Studio 或 ollama 启动
打一个本地问答 Demo

🟦 第 5 周：RAG（AI 读取你自己的文件）必学技能

🎯 目标

让 AI 能搜索你的 PDF、公司文档。

这是所有企业级 AI 的核心。

📅 每天任务

Day 29 -- 了解 RAG 是什么

一句话解释：
LLM + 搜索你的文档

Day 30--33 -- 做你的第一个 RAG

使用工具（零代码可做）：

LlamaIndex（最简单）
或 LangChain（稍微强一点）

功能：

读取一个 PDF
AI 能回答里面的问题

Day 34--35 -- 优化 RAG

换不同的切片策略
改变 embedding 模型
看看回答效果如何变好

🟪 第 6 周：模型部署入门（让 AI 变成 API）

🎯 目标

能把你的 RAG、小模型部署成一个可访问接口。

📅 每天任务

Day 36--37 -- FastAPI 入门

创建一个 "hello world" API

Day 38--40 -- AI 模型部署成 API

让你的：

本地模型或
RAG 系统

通过 /ask 接口让别人访问。

你会感觉自己像 AI 公司 CTO。

🟥 第 7 周：做一个属于你的 AI 小作品（完成度 70% 即可）

🎯 目标

做一个可以展示的 AI Demo！

甚至可以放 GitHub，或用于工作。

可选项目（任选其一）

✅ AI 个性助理（含你个人知识库）

✅ AI 阅读器（上传 PDF 自动总结）

✅ AI PPT 生成器

✅ 个人简历优化 AI

✅ 图像分类器（识别你家宠物/家里的物品）

✅ 用日常文档做一个公司 FAQ AI 工具

本周任务

Day 43--45 设计功能
Day 46--48 编码
Day 49--51 调试 + 美化
Day 52--53 写 README
Day 54--55 展示给朋友

🎉 最终成果

7 周后你将做到：

✔ 会写基础 Python

✔ 能训练一个 ML 模型

✔ 能用 PyTorch 跑图像识别

✔ 熟练使用大模型 & Prompt

✔ 能做 RAG（这是找工作加分项）

✔ 能把 AI 项目部署成 API

✔ 能做一个完整 AI 项目

你已经不是小白，而是 AI 实战者。

💬 想进一步帮你定制吗？

我可以继续为你做：

🔧 按你一天能投入的时间（30min / 1h / 2h）给你量身定制计划

🔧 按你的职业（嵌入式 / BSP）设计专属 AI 路线

🔧 为你制定 30 天 / 60 天超细化日计划（每天具体任务）

可以看到这个回答已经比刚才那个回答更加可落地一些了，我是比较满意这个回答的，所以我继续让它生成了60天超细化日计划，如果不满意可以继续让AI修改。

三、根据AI提示的进一步问题来反问AI

我根据上一轮对话AI末尾的提问来提问AI

60 天超细化日计划

Copilot这样回答：

下面给你一份 60 天、逐日的超细化 AI 学习与实战计划 ，专为小白可执行、每天 1--2 小时设计；结合你 BSP/嵌入式 背景，后半程会加入 RAG + 部署 + Edge AI 的工程化任务。

你可以把它当成"打卡清单"，照做就能完成一个拿得出手的作品（带文档、API、可演示）。

使用方式（很重要）

每日投入：建议 90--120 分钟（时间不够时，完成"必做"即可，跳过"加分项"）。
每周结构：周一到周五主线学习，周六复盘、周日缓冲/巩固。
产出导向：每周至少产出一个能运行的小 Demo 或组件。
记录：每天在一个 learning_log.md 里记录：做了什么 → 遇到的问题 → 解决方式 → 待改进。

⏱️ 60 天路线图（逐日清单）

贴心说明：

"工具"会给出你要安装/使用的软件；

"产出"是当天必须完成的结果；

"加分项"是你有时间就做的提升内容。

第 1--2 周：Python + 必要数学 + Sklearn 快速上手

Day 1：搭建环境

工具：Python 3.11、VSCode、Anaconda（或 Miniconda）
步骤：安装 → 建虚拟环境 → pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyter
产出：能运行 print("Hello, AI")；打开 Jupyter Notebook
加分项：配置 VSCode Python 插件、Black/Flake8 格式化

Day 2：Python 基础（1）

内容：变量、数据类型、列表/字典、if、for
练习：写 5 个小函数（求平均值、最大值、去重、统计词频、反转字符串）
产出：basics.ipynb

Day 3：Python 基础（2）

内容：函数、模块、异常处理、列表推导式
练习：读写 CSV，并统计一列的均值/中位数
产出：io_and_functions.ipynb

Day 4：NumPy 入门

内容：ndarray、切片、广播、矩阵运算
练习：用矩阵乘法实现 y = Wx + b 的一层线性变换
产出：numpy_basics.ipynb

Day 5：Pandas 入门

内容：DataFrame、选择/过滤、缺失值、分组统计
练习：读取示例 CSV，做销量 TopN、均值/方差
产出：pandas_basics.ipynb

Day 6（周六）：数学轻量

内容：向量/矩阵、点积/范数、梯度直觉、过拟合概念
练习：手算 2×2 矩阵乘法，画出 ReLU/Sigmoid
产出：math_notes.md

Day 7（周日）：复盘 + 缓冲

回看 1--6 天，补缺；整理常用代码片段
产出：week1_summary.md

Day 8：机器学习概念速览

内容：监督学习、训练/验证/测试、交叉验证、评价指标（准确率、F1）
产出：ml_concepts.md

Day 9：第一个回归模型（房价预测）

工具：scikit-learn
步骤：加载数据 → 切分 → 标准化 → 线性回归 → MSE
产出：linear_regression.ipynb

Day 10：第一个分类模型（鸢尾花）

算法：Logistic Regression / SVC
产出：classification_iris.ipynb （包含混淆矩阵和分类报告）

Day 11：模型调参

内容：GridSearchCV、Pipeline
练习：对 SVC 做网格搜索（C、gamma、核函数）
产出：model_tuning.ipynb

Day 12：特征工程

内容：缺失值填充、独热编码、标准化、PCA
产出：feature_engineering.ipynb

Day 13（周六）：实战小项目

题目：信用卡欺诈/泰坦尼克生存（二选一）
产出：从数据到模型到报告（Markdown）

Day 14（周日）：复盘 + 缓冲

产出：week2_summary.md + 保存最优模型 model.pkl

第 3--4 周：深度学习 PyTorch + 迁移学习

Day 15：DL 概念

内容：神经元、层、损失函数、优化器、Batch/epoch、过拟合/正则化
产出：dl_concepts.md

Day 16：PyTorch 入门

内容：Tensor、autograd、Module、DataLoader
产出：pytorch_basics.ipynb

Day 17：手写数字识别（MNIST）

步骤：下载数据 → 搭 MLP → 训练 5 epoch → 测试准确率
产出：mnist_mlp.ipynb

Day 18：引入 CNN（更高准确率）

产出：mnist_cnn.ipynb（卷积/池化/Dropout）

Day 19：可视化与调参

添加：训练/验证曲线、学习率、BatchSize 实验
产出：mnist_experiments.ipynb

Day 20（周六）：迁移学习（图像）

做法：加载 ResNet18 预训练，替换最后一层，用你自制 2--3 类小数据集训练
产出：transfer_learning_resnet.ipynb

Day 21（周日）：复盘

对比从零训练 vs 迁移学习
产出：week3_summary.md

Day 22：Transformer & LLM 基础

内容：Self-Attention、位置编码、Token、上下文窗
产出：transformer_notes.md

Day 23：用现成大模型做文本分类（零代码/低代码）

工具：OpenAI/本地 ollama 任一；或使用开源推理接口
练习：给 30 条文本打类别（积极/消极）
产出：llm_text_classification.ipynb（推理脚本 + 评估）

Day 24：Prompt Engineering（1）

内容：角色/目标/格式约束、Few-shot
练习：让 LLM 产出结构化 JSON（带字段校验）
产出：prompt_playbook.md

Day 25：Prompt Engineering（2）

内容：分步骤（CoT）、拒答与安全、约束输出长度
产出：prompt_templates.json

Day 26：本地小模型（ollama/LM Studio）

步骤：安装 → 拉取 3B--7B 模型 → 首次对话
产出：local_llm_setup.md + cli_demo.sh

Day 27（周六）：Mini 项目：AI 简历助理

输入：你的简历或示例 PDF
输出：优化建议 + 自动生成改写版本（Prompt + 模板）
产出：resume_assistant.ipynb

Day 28（周日）：复盘 + 缓冲

产出：week4_summary.md

第 5--6 周：RAG（读你自己的文档） + 部署成 API

Day 29：RAG 概念

内容：嵌入向量、分片策略、检索（HNSW/IVF）、重排序
产出：rag_concepts.md

Day 30：LlamaIndex 快速 RAG

任务：加载一个 PDF → 提问 → 能命中原文并引用来源
产出：rag_llamaindex_basic.ipynb

Day 31：改进切片与检索参数

调整：chunk size/overlap、top_k、embedding 模型
产出：rag_tuning.ipynb（A/B 实验记录）

Day 32：加入多文档与标签

能区分不同来源文件，并在答案中标注
产出：rag_multi_docs.ipynb

Day 33：加入缓存与重排序（可选）

内容：Rerank（bge-reranker）、答案置信度
产出：rag_rerank.ipynb

Day 34（周六）：RAG 小项目（1/2）

题目：公司/个人知识库问答助手（用公开文章或你个人文档）
产出：命令行或简易 Web（Streamlit）可用 Demo

Day 35（周日）：整理文档

写 README、使用说明、限制与未来改进
产出：week5_summary.md

Day 36：FastAPI 入门

建立 /health 与 /echo
产出：fastapi_hello/main.py

Day 37：封装 LLM 推理为 API

接口：POST /chat，入参 messages，出参 assistant_reply
产出：llm_api/main.py（含日志、错误处理）

Day 38：把 RAG 封装成 API

接口：POST /ask，入参 question，出参 answer + sources
产出：rag_api/main.py

Day 39：前端极简页（可选）

用 HTML/JS/Streamlit 做一个简易聊天界面
产出：web_ui/ 文件夹

Day 40：容器化（可选但推荐）

写 Dockerfile + docker-compose.yml
产出：deploy/ 目录

Day 41（周六）：RAG 小项目（2/2）

集成：前端 → API → 模型
自测：5--10 个真实问题，记录命中率
产出：demo_video.mp4（录屏演示）

Day 42（周日）：复盘 + 压测

使用 locust/ab 做简单 QPS 压测（可选）
产出：week6_summary.md

第 7--8 周：进阶工程化 + Edge AI（贴合你的嵌入式背景）

Day 43：推理优化与量化（LLM/Embedding）

内容：FP16/INT8、KV cache、批处理、流式输出
产出：inference_optimization.md

Day 44：ONNX 导出与推理

把一个小型分类模型导出为 ONNX，并用 onnxruntime 测
产出：onnx_inference.ipynb

Day 45：TensorRT（若有 NVIDIA 环境）/ OpenVINO（x86）

将图像模型或小型 Transformer 转换并推理
产出：trt_or_openvino_notes.md

Day 46：Edge 侧部署概念

主题：ARM、NPU、DSP 管线；模型大小、内存、实时性
产出：edge_deploy_checklist.md

Day 47：在 Linux/QNX 上跑一个最小推理 Demo（概念验证）

选择：CPU 上用 onnxruntime（QNX 用 POSIX 接口准备桩代码/伪实现）
产出：edge_infer_demo/（含 C/C++ 或 Python 简化版本）

Day 48：数据采集与处理（嵌入式视角）

设计：从传感器到推理的 pipeline（时序、线程、缓冲）
产出：edge_pipeline_design.md（时序图/线程模型）

Day 49（周六）：把 RAG + API 打磨成"作品 1.0"

加入：日志、异常兜底、提示词安全、入口脚本
产出：release_v1/（含 README、配置样例、环境一键脚本）

Day 50（周日）：作品文档与展示准备

写：项目背景、功能点、架构图、使用截图、已知问题、Roadmap
产出：README.md（对外可读）

Day 51：Agent 入门（可选）

试用：LangChain/LlamaIndex 的简单工具调用（搜索/计算器）
产出：agent_basic.ipynb

Day 52：数据评测与对比

制作 20--50 条 Q&A 基准集
对比：无 RAG vs RAG vs RAG+Rerank
产出：eval_report.md

Day 53：CI/CD（本地级）

脚本：一键启动/停止、日志收集
产出：scripts/ + Makefile（可选）

Day 54：安全与隐私（入门）

内容：提示注入、越权、敏感信息泄露
产出：security_notes.md + 输入清洗拦截器

Day 55（周六）：选做 - 第二个小作品（任选）

选题：AI 简历助手 / PDF 自动总结 / AI PPT 生成器
产出：project2/ 雏形

Day 56（周日）：复盘 + 缓冲

产出：week8_summary.md

第 9 周（Day 57--60）：收尾、打磨与展示

Day 57：性能和体验优化

优化：响应时间、提示词、错误兜底、前端样式
产出：perf_tuning_notes.md

Day 58：发布版本 v1.1

标签：CHANGELOG、版本号、打包发布方式
产出：release_v1.1/

Day 59：录制演示视频 & 演讲稿

3--5 分钟讲清楚：痛点 → 方案 → 架构 → 演示 → 结果
产出：demo.mp4 + talk_notes.md

Day 60：成果整理 + 下一步规划

打包所有文件 → 整理一个目录索引
写：下一步计划（如加入多租户、用户权限、嵌入式端采集）
产出：final_summary.md

📦 你最终会拥有

一整套 从零到部署 的代码与笔记（可作为作品集）
一个可运行的 RAG 问答系统 + API（可演示）
一份完整的 工程化部署文档
Edge 侧推理雏形（匹配你的 BSP 背景）

⏱️ 每日 30 / 60 / 120 分钟模式（如何裁剪）

30 分钟：只完成"产出"，略过"概念细读"和"加分项"
60 分钟：完成"产出 + 快速浏览概念/代码"
120 分钟：全部完成，并记录实验/评测数据

🧭 提示与建议

遇阻即查 ：把报错粘到搜索引擎，多半有答案；记录在 troubleshooting.md
模块化：每周形成一个可重用的模块（数据处理、评测脚本、API 壳子等）
仪式感：每周六的"作品打磨日"和每周日的"复盘日"尽量保留

如果你愿意，我可以把这份 60 天计划生成一个可导入日历（.ics）或可打印的清单（Markdown/PDF） ，也可以把第 29--42 天的 RAG 主项目替换为你公司真实文档的场景化版本 。

要不要我帮你做一个 「今天开始」的 Day 1--Day 3 打卡包（代码模板 + 清单）」？

四、根据AI提示的进一步问题提问

60 天计划生成一个可导入日历和可打印的清单（Markdown/PDF）

我已经为你把 60 天学习计划自动生成了三个可下载文件：

可导入日历（.ics） ：包含从 2026-02-06 开始的 60 天每日学习事件（默认时间 20:00--21:30，提前 15 分钟提醒；你可以在日历里拖动调整）。
可打印清单（Markdown）：逐日"任务 + 记录勾选框"的打卡清单。
可打印清单（PDF）：A4 纸适配、中文字体内嵌，直接打印即可。

请在下方直接下载：