DP

DepthPilot AI

System-Level Learning

Roadmap

学习路线

路线不是按知识点堆砌,而是围绕真实 AI 系统能力展开:先理解约束,再设计上下文,最后搭建评估和迭代机制。

01

Stage 01 · Mindset

先建立预算意识和系统视角,摆脱只会堆 prompt 的阶段。

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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02

Stage 02 · Systems

学习如何设计上下文、流程和状态,而不是依赖一次性指令。

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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03

Stage 03 · Evaluation

建立真实可用的评估闭环,让系统改进不再靠感觉。

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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Next Expansion

跟做技能课

学习路线不只包含知识课。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 · 45-60 分钟

Live

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

Live

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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Delivery · 55 分钟

Live

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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AI 学习路线图:Prompt Engineering、上下文架构与 Evals | DepthPilot AI