Day 06 · 调试与测试 — 错误诊断 · 测试生成 · TDD 工作流
把报错信息丢给 Claude 就能定位 Bug；自动生成覆盖正例、边界和异常的测试用例；用 AI 驱动的 TDD 循环写出更可靠的代码——调试和测试从此不再是苦差。
AI
Day 07 · 搜索与导航 — grep · glob · 符号查找 · 跨文件追踪
在大型代码库里精准找到目标——掌握 Grep/Glob/Bash find 工具家族的取舍、正则与路径模式技巧、符号定义与引用查找、跨文件追踪 callers/callees,以及何时让 Explore agent 帮你做开放式探索。导航不熟,改一个函数都可能漏改五处。
Day 08 · 大型代码库 — 多文件重构 · 代码迁移 · 架构重组
跨越单文件的边界——学会让 Claude Code 在大型代码库中定位代码、批量重构、执行语言迁移、拆分巨型模块。掌握 Agent 子任务分发和 Worktree 隔离，精准控制上万行的变更。
Day 09 · 权限与安全 — 四档信任阶梯 · 工具白名单 · 敏感文件保护
把 Claude Code 的能力锁在你想给的范围里——理解 default / acceptEdits / plan / bypassPermissions 四档权限模式的取舍,用 allow / deny 规则做白名单与黑名单,用 Hooks 兜底拦截危险命令和敏感文件读取。一句 rm -rf 和一个泄漏的 .env,可能让你和 Claude 的全部信任崩盘。
LLM 数学基础 40 天学习路线
从线性代数到 Transformer 实现：覆盖向量空间、矩阵微积分、概率论、信息论、优化算法的 40 天数学学习路线图。
OpenAI vs Anthropic API 格式对比
端点、认证、请求参数、消息结构、响应解析、Tool Use、Streaming、Thinking、多模态输入、多轮对话——两大 API 体系全维度 HTTP 格式差异详解。
Day 02 · Linux / 容器基础回顾
深入 Linux 隔离原语 cgroups 与 namespaces，掌握 Docker GPU 容器的启动链路，动手编写 CUDA Dockerfile 并运行第一个 GPU 容器。
Day 03 · GPU 硬件与体系结构
拆解 GPU 微架构：从 SM、Warp 调度到 Tensor Core，理解 HBM-L2-SMEM 存储层级与算术强度，对比 A100/H100/H20 代际演进。
AI Infra 60 天系统学习路线
从 GPU 编程入门到 LLM 训推一体平台：覆盖 CUDA、PyTorch 内部机制、分布式训练、推理引擎、平台调度的全栈 60 天学习路线图。
Day 01 · AI Infra 全景与学习环境
AI Infra 60 天学习计划的起点：梳理从用户 prompt 到 GPU kernel 的完整链路，搭建开发环境，理解推理与训练基础设施的全景图。