精选参考资料
这一页不是单纯列链接，而是给资料加上用途和阅读建议。后续你补资料时，也建议沿用这个结构。
官方文档
- GitHub Pages: 了解静态站点托管、发布源和自定义工作流。
- VitePress: 当前知识库站点所使用的文档框架。
- OpenAI: Harness Engineering: 适合看“agent 优先工程化”到底需要哪些文档和反馈回路。
学习方向建议
基础概念
优先找能够把 token、context、prompt、embedding、RAG、tool calling 串起来的资料，不要一开始就沉迷框架名字。
Agent
优先找解释任务分解、状态管理、工具调用和停止条件的资料。只讲“很聪明”的内容，通常不够工程化。
- Hello-Agents: 从零开始构建智能体: Datawhale 出品的系统性智能体学习教程。从基础理论到实际应用，涵盖智能体定义、经典范式（ReAct/Reflection）、主流框架（LangGraph/AutoGen）以及自研框架搭建。非常适合想要穿透框架表象，理解 AI Native Agent 核心逻辑的开发者。
学习路线
优先找能把阶段目标、交付物和练习顺序说清楚的资料，而不是把课程、框架和工具全堆在一起。
RAG
优先找对检索质量、chunking、reranking、引用机制有具体说明的内容。
资料卡片建议字段
每篇资料建议记录：
- 标题
- 链接
- 类型
- 值得看的原因
- 对应栏目
- 是否已读
- 是否值得二刷
当前站点相关资料
- GitHub Pages 发布源配置
- GitHub Pages 自定义工作流
- VitePress 部署指南
- Simon Willison: Coding Agents
- OpenAI: Harness Engineering
阅读笔记
- 陶哲轩论 AI 科学革命：从智力垄断者到智力策展人: 基于一条抖音视频整理，适合作为“AI 生成能力上升后，验证为何会成为科研瓶颈”的讨论入口。
后面你可以继续新增论文、博客、课程、视频，但建议都先过一遍“是否值得沉淀”的筛选。