AI 核心技能系列：12 篇文章带你系统掌握大模型岗位必备技能
导语
2026 年，AI 大模型岗位成为最炙手可热的职业方向。
但问题是：该学什么？从哪开始？怎么学才能落地？
市面上的教程要么太浅（只教你调 API），要么太深（上来就推公式），要么太散（东一篇 RAG 西一篇 Fine-tuning，串不起来）。对于想转行 AI 的开发者来说，缺的不是信息，而是一条系统化的学习路径。
这个系列，就是为你设计的路径。
我们用 12 篇文章，按照"基础原理 → 核心技能 → 进阶实战 → 职业落地"四层递进，系统覆盖大模型岗位的全部核心技能。每篇文章都兼顾三个维度：
- 原理深度：不止于会用，更要理解为什么
- 实战落地：可运行的代码示例，可复制的最佳实践
- 职业视角：这个技能在面试和工作中怎么用
无论你是后端工程师、前端开发者、还是产品经理，只要你想进入 AI 领域，这个系列就是你的起跑线。
系列目录
模块一：大模型基础（知其然，知其所以然）
| # | 文章 | 核心价值 |
|---|---|---|
| 1 | 大模型基础：从 Transformer 到 GPT | 理解 LLM 核心原理，建立技术直觉 |
| 2 | 大模型训练全景：预训练与后训练 | 搞懂模型是怎么"炼"出来的 |
你将建立： 对大模型技术栈的全局认知，面试时能讲清楚"大模型是怎么工作的"。
模块二：核心技能（岗位必备，缺一不可）
| # | 文章 | 核心价值 |
|---|---|---|
| 3 | Prompt Engineering：与大模型高效对话的艺术 | 最高 ROI 的 AI 技能，立竿见影 |
| 4 | Embedding 与向量数据库：语义理解的基础设施 | RAG、搜索、推荐的底层基石 |
| 5 | RAG 从零到一：构建你的第一个检索增强生成系统 | 企业落地最多的 LLM 应用模式 |
| 6 | Function Calling：让大模型连接真实世界 | Agent 和工具调用的核心机制 |
| 7 | Fine-tuning 实战：用你的数据定制大模型 | 当 Prompt 和 RAG 都搞不定时的终极武器 |
你将掌握： 大模型应用开发的五大核心技能，覆盖 90% 以上的岗位需求。
模块三：进阶实战（从能用到好用）
| # | 文章 | 核心价值 |
|---|---|---|
| 8 | Agent 开发全流程：从概念到生产 | 2026 年最热的技术方向，一文打通 |
| 9 | MCP 深入理解：协议原理与自定义开发 | Agent 生态的"万能插头"，必须掌握 |
| 10 | Skills 与知识系统：让 AI 具备领域专业能力 | Agent 从通用到专业的关键跃升 |
| 11 | 多模态与模型评测：拓展 AI 的边界 | 视觉、语音、评测------全面拓展能力圈 |
你将具备： 构建生产级 AI 系统的能力，能独立负责完整的 AI 项目。
模块四：职业落地（从技能到 Offer）
| # | 文章 | 核心价值 |
|---|---|---|
| 12 | AI 岗位全景与转行指南：从技能到 Offer | 岗位图谱、面试攻略、作品集构建 |
你将收获： 清晰的职业路径、面试高频考点、可展示的项目作品集构建方法。
推荐阅读路径
路径一：零基础入门（2-3 周）
1 → 3 → 5 → 6 → 12
先理解大模型原理，然后学最实用的 Prompt Engineering 和 RAG，再了解 Function Calling，最后看职业指南做规划。
路径二：有开发经验，想快速上岗（1-2 周）
3 → 5 → 6 → 8 → 9 → 12
跳过原理，直接从核心技能入手，重点攻 RAG + Agent + MCP 三件套。
路径三：已有 AI 基础，想补齐短板
按需选读。重点推荐：4（Embedding）、7（Fine-tuning）、10（Skills）、11（评测）
哪里薄弱补哪里，每篇都是独立可读的。
路径四：全部通读
按 1-12 顺序阅读，系统构建大模型核心技能体系。
与其他系列的关系
本系列与 AI Agent 深度解读系列 互补：
| 维度 | AI Agent 系列 | AI 核心技能系列（本系列） |
|---|---|---|
| 内容来源 | Anthropic 官方博客深度解读 | 原创体系化教学 |
| 技术栈 | Claude Agent SDK | 通用 Python 生态 |
| 目标读者 | 有经验的 Agent 开发者 | 想转行 AI 的从业者 |
| 同类主题 | RAG：Contextual Retrieval 新范式 | RAG：从零搭建完整系统 |
| 同类主题 | MCP：Agent 代码执行视角 | MCP：协议原理 + 自定义开发 |
| 同类主题 | Agent：Anthropic 架构模式 | Agent：通用开发全流程 |
建议先读本系列打基础，再读 AI Agent 系列深入 Anthropic 生态。
关于本系列
每篇文章遵循统一结构：
- 导语：引出问题，建立场景感
- 核心概念：原理讲解，配图解辅助理解
- 实战部分：代码示例或案例分析
- 最佳实践：实际工作中的经验和避坑指南
- 职业视角：该技能在求职和工作中的价值
- 公众号引导：获取更多资源和交流
系列持续更新中。
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