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DepthPilot AI

System-Level Learning

Roadmap

学习路线

路线不再只是课程列表,而是围绕大模型知识网络组织:先看清模型现实,再做系统设计,最后建立可靠性和交付能力。

Knowledge Network

路线背后的底层知识网

课程只是表层入口,真正支撑它的是知识节点、前置依赖和交付路径。先看知识网络,会比单看课表更清楚你为什么要按这个顺序学。

打开知识网络

第 01 层:模型现实

先理解硬约束:token、能力边界、输出契约。

第 02 层:系统设计

把上下文、检索、工具调用做成显式结构,而不是继续堆长 prompt。

第 03 层:可靠性

让系统可评估、可调试、可控风险、可控制成本。

第 04 层:交付

把工作流变成真实产品:身份、权限、订阅和上线验收都要连起来。

01

Stage 01 · Model Reality

先理解 token、能力边界和输出契约,再谈更复杂的系统设计。

严肃 AI 工作中的 Token 预算

理解 token 不是成本细节,而是决定 AI 系统边界的第一层约束。

18 分钟Free

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别把流畅当正确:模型能力边界与不确定性管理

真正会驾驭 AI 的人,先知道什么时候该让模型回答,什么时候必须让它澄清、检索、调用工具或停下来。

24 分钟Free

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从会写提示到会立契约:提示设计与输出契约

真正可用的 AI 系统,不靠模型自由发挥,而靠清晰任务 framing、结构化输出和可验证的结果约束。

26 分钟Free

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02

Stage 02 · System Design

学习如何设计上下文、检索和工具工作流,而不是继续堆长 prompt。

别再写巨型 Prompt,开始设计上下文架构

上下文管理的核心不是堆内容,而是设计信息进入和退出模型的方式。

22 分钟Premium

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检索不是多塞资料:Retrieval 与 Grounding 的真实作用

真正可靠的系统,不会假装模型天生知道一切,而是知道什么时候必须取证、引用、保留来源和新鲜度。

28 分钟Premium

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别把 Agent 当魔法:工具调用与工作流设计

可靠的 agent 不是因为模型说得像就去行动,而是要经过澄清、取证、动作边界、恢复顺序和可复用 operator skill 的设计。

30 分钟Premium

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文档一旧,Grounding 就会失效:知识新鲜度与文档治理

做了 retrieval 还不够。如果系统检索到的是过时政策、混乱版本或没有 owner、没有时间戳、没有过期规则的内容,它依然会带着“有来源”的外观稳定答错。

29 分钟Premium

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03

Stage 03 · Reliability

建立 eval、可观测、guardrails 和成本控制,让系统能够稳定迭代。

真正能改进系统的 Eval 闭环

没有评估闭环,AI 产品只是在随机试错。

20 分钟Premium

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别再说“看起来更好了”:Rubric 评分与可复查评估

如果你不能按维度给质量打分,就无法负责任地改进系统。Rubric 的作用是把含糊口味变成可复查证据和修复优先级。

31 分钟Premium

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别再猜 Prompt:可观测性与调试,让失败可重放、可定位、可修复

真正成熟的 AI 系统,不靠“感觉哪里不对”来排错,而是靠 trace、失败标签和可重放证据把问题定位到具体链路。

30 分钟Premium

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Guardrails 不是一句提醒:Prompt Injection、权限边界与风险控制

可靠系统不会把安全寄托在一句“请忽略恶意输入”。它会明确谁能下指令、什么内容不可信、哪些动作必须二次确认。

32 分钟Premium

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别只盯模型单价:延迟与成本控制,真正决定能不能上线

AI 系统上线后最常见的崩溃,不是模型不够聪明,而是太慢、太贵、太浪费。成熟设计会把延迟和成本当成产品约束,而不是最后才补的财务问题。

30 分钟Premium

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模型路由与 Unsupported Answer Policy

严肃团队不会把所有请求都打到同一个模型上,也不会逼系统把所有请求都答出来。它们会按任务价值、风险、证据需求和预算来分流,并保留澄清、取证、拒答和升级的权利。

32 分钟Premium

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系统什么时候必须停下:人工升级与 Review Queue

真正可靠的系统,不是所有请求都给答复,而是知道什么时候该停、该升级、该把证据交给人,从而让人工接手既快又准。

30 分钟Premium

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Next Expansion

跟做技能课

学习路线不只包含概念课。跟做技能课会把真实工具配置、运行验证和排错方法做成 checklist,让用户学完之后真的把技能跑通、交付出来。

Delivery · 55 分钟

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Creem 订阅链路实战接入

跑通 Checkout、Webhook、Customer Portal 和站内权限联动。

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Delivery · 45-60 分钟

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OpenClaw 从零配置到跑通

让用户不靠猜测,跟着步骤把 OpenClaw 配起来并验证成功。

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Delivery · 50 分钟

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Supabase Auth 实战接入

完成从数据库、Auth 到页面登录状态联动的整条链路。

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Next Expansion

验收课

验收课要求用户把 guardrails、延迟和成本这些概念真正审到自己的 workflow 里,产出审计报告、边界图和优化优先级,而不是停在理解层。

Delivery · 35 分钟

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Freshness Governance 审计:别让旧文档冒充最新事实

审计一条 retrieval workflow 的 freshness class、owner、metadata 和 stale-content 处理方式,避免系统悄悄把旧真相当成新真相上线。

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Delivery · 40 分钟

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Guardrail 审计实战:注入、确认与止损设计

审计一条真实 workflow,把模糊风险变成 trust boundary、动作确认矩阵和止损方案。

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Delivery · 35 分钟

Live

Human Review Queue 实战:安全升级路径设计

把一条 workflow 审成真正的升级路径,写清 hard stop、queue owner、SLA 和 handoff packet,让高风险 case 干净地停下并交给人。

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Delivery · 40 分钟

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Latency / Cost 审计实战

在换模型之前,先审清楚请求浪费、上下文膨胀、缓存机会、异步空间和预算权衡。

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Delivery · 40 分钟

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Retrieval / Grounding 审计实战

审计一个依赖证据的 workflow,把检索范围、时效性、来源链和无法支持时的处理方式讲清楚。

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Delivery · 35 分钟

Live

Routing Policy 审计:模型选择与 Unsupported Answers

审计一个真实 workflow 的任务分类、模型路径、fallback 阈值和 unsupported-answer 行为,在上线前把政策写清楚。

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Delivery · 35 分钟

Live

Rubric Grading 实战:把 AI 质量变成可复查证据

把一条 workflow 做成真正可评分的 review system,写出维度、锚点、hard-stop 和 grader 说明,让第二个 reviewer 也能复用。

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Delivery · 35 分钟

Live

Workflow Routing 实战:工具边界与 Operator Skills

审计一个会调用工具的 workflow,把 routing 顺序、确认关卡、恢复步骤和该沉淀成 skill 的 operator 逻辑讲清楚。

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Delivery · 35 分钟

Live

输出契约实战:可验证接口设计

把一个模糊 AI 步骤改造成有 schema、失败状态和下游验收规则的输出契约。

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AI 学习路线图:从模型现实到工作流和评估闭环 | DepthPilot AI