面向落地实践的 AI 产品经理与从业者系统化学习平台。拒绝空洞概念泛滥，从单点决策判断、连续实战案例、认知主干链路到严谨知识参考，建立端到端的 AI 商业落地与工程决策能力闭环。
当前版本：v0.13.0（2026-09-28）——全量实战案例深度核验（Verified）：晋升除客服外的其余 5 大实战案例（用户反馈分析、销售跟进助手、合同条款审核助手、内容生产助手、内部运营自动化）至 Verified 状态，补齐研究包、逐项来源核验与 Gate 证据契约，案例库 6 大案例全量核验闭环。阶段 0-10 已完成（技术基线）；学习体系 V2 阶段 11-14 已完成。
市面上现有的 AI 教程与资料大多处于两个极端：
- 概念泛滥 / 新闻搬运：充斥着「大模型重塑一切」的宏大叙事，但在面对具体业务时，无法判断场景是否真的需要 AI；
- 纯代码 / API 套壳：停留于调用
openai.ChatCompletion.create()的简易接口，对真实上线中的准确率陷阱、幻觉容错、工程边界、单位经济模型（Unit Economics）与成本失控闭口不谈。
AI-Native 的核心主张：
「学 AI 产品，不是背诵术语，而是掌握在不确定性中做确定性工程决策的能力。」
通过认知主干、阶梯题库、实战决策台与图谱网络四维联动，帮助你建立能够落地的 AI 产品思维：
- 判断是否需要 AI：识别强规则、检索增强还是大模型生成，拒绝「为了 AI 而 AI」；
- 拆解落地工程：定义明确的人机协作分工、输入/输出契约与上下文工程；
- 处理失败与容错：在幻觉与不可控性出现时，设计优雅的兜底降级与审查回路；
- 算清商业成本账：测算 Token 消耗、吞吐延迟、算力账本与 ROI 投入产出比。
- 8 站递进式主干：从「第 1 站：输入与 Prompt」贯穿至「第 8 站：业务衡量」，构建逻辑严密、不迷茫的学习骨架；
- 高频概念全景导览：覆盖 22 个常见概念，清晰标注「它在解决什么问题」、「常见困惑」与「对应架构层级」；
- 沉浸式交互体验：桌面与移动端平滑吸顶 Tab 导引，触控单行横向滑轨与活跃站点自动居中，一键锚点穿透跳转。
- 三层深度梯度（共 90 题）：
- Tier 1 概念识别：基础特征与适用边界甄别（3 选项）；
- Tier 2 场景判断：真实工程条件匹配与权衡（3–4 选项，含「有条件成立」项）；
- Tier 3 深度权衡：复杂业务风险、合规与成本博弈（4 选项，深度多维权衡）；
- PM 落地动作指引：每道题均配备真实的业务踩坑经验与落地执行清单；
- 六维能力雷达（Competency Radar）：纯 SVG 矢量能力图谱，根据答题情况动态测算「模型边界、场景机会、方案选型、体验交互、评测约束、综合实战」六维得分与段位评级（L1 Observer → L5 Principal），精准推荐薄弱攻坚项。
已全量晋升为 Verified（深度来源核验） 的 6 大典型工业级场景，每个案例包含 6 个递进评审关卡（共 36 个 Gate 决策台）：
- 客户支持智能知识库（Customer Support KB）：RAG 检索增强、检索精度与幻觉拦截；
- 销售跟进与线索转化助手（Sales Copilot）：非结构化对话提取、意图识别与推荐跟进；
- 法务合同条款审核助手（Contract Review）：高敏感场景、严格证据留痕与人类复核；
- 营销内容批量生产助手（Content Generation）：品牌一致性、提示链工程与质量打分；
- 企业内部运营自动化（Internal Operations）：Tool Calling、复杂工具调用与权限隔离；
- 每日用户反馈分析与改进（User Feedback Analysis）：情绪聚类、优先级打分与产品需求沉淀。
每个 Gate 均包含业务上下文、事实与假设清单、已知/未知项边界、决策选项权衡、证据材料沉淀与失败恢复设计。
- 325 个规范词条：涵盖 13 大知识领域（含独创的「AI 产品经理基本功」领域）；
- 全站 0% 模板套话：所有词条均深度绑定真实解决边界（Solves / Not Solves）与上手动作，无空洞生成废话；
- 真实双向语义边：严格人工审定的前置（Prerequisite）、组成（Component）、比较（Comparison）、应用（Application）关联；
- 离线端高性能检索：集成 Pagefind 静态全文检索引擎，毫秒级即时响应，零外部服务依赖。
本项目严格遵循高质量现代 Web 设计标准与无障碍规范：
- Daylight Clean 晨光高质感门户：清爽象牙白底（
#F8FAFC）、纯白高层悬浮卡片、深板岩高对比墨水字（#0F172A）与皇家科技蓝（#2563EB）功能强调； - 字重对比契约（No Middle Weights）：设计系统严格只使用 400（常规体）与 800（粗黑体）两级极端字重，杜绝 500/600 造成的视觉灰度混淆，字重落差 >= 300；
- Transitions.dev 动效规范：系统化定义持续时间（40ms/80ms/150ms/250ms/350ms）与微交互回弹曲线（
cubic-bezier），按压即带微触觉反馈（Active Scale），开启prefers-reduced-motion立即无缝降级； - 智能双层吸顶与锚点对齐：顶栏（4rem）与页面导引条紧密配合，全局注入
scroll-padding-top与自适应scroll-margin，彻底消除锚点跳转被顶栏遮盖的体验顽疾。
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│ Astro 5.x 静态站点引擎 │
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│ Content │ │ Pagefind │ │ Cytoscape.js │ │ Transitions │
│ Collections │ │ 静态全文索引 │ │ 知识拓扑图谱 │ │ 动效令牌体系 │
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│ 自动化工程质量门禁体系 (CI) │
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格式与静态分析 内容真实性与语义校验 端到端全量回归
Prettier / ESLint / A/B/C 档位表 / 契约反链 / Vitest (223 tests) /
Astro Diagnostics 模板复用率 0% 门禁 Playwright (119 E2E)
- 核心技术栈：Astro 5、TypeScript、Modern CSS Tokens、Pagefind、Cytoscape.js、Vitest、Playwright；
- 零外部运行时依赖：纯静态输出，构建后可一键发布至任何静态托管平台（Cloudflare Pages、Vercel、Netlify、GitHub Pages 等）；
- 严苛的自动化流水线：单次本地与 GitHub Actions CI 共用
pnpm run ci，涵盖从代码格式、类型诊断、生成物一致性、内容真实性、无障碍扫描到 119 个真实浏览器视口回归。
- Node.js：
>= 22 < 25（推荐 Node.js 24 LTS） - 包管理器：
pnpm 11.9.0（通过 Corepack 或独立安装）
# 1. 冻结依赖安装
pnpm install --frozen-lockfile
# 2. 启动本地开发服务 (http://localhost:4321)
pnpm dev
# 3. 内容校验与管线生成
pnpm validate:data # 校验词条、目录与生产状态
pnpm generate:data # 依据事实源重新构建注册表与图谱数据
# 4. 执行全套测试套件
pnpm test:unit # 运行 223 个 Vitest 单元与契约测试
pnpm test:e2e # 运行 Playwright 浏览器端到端测试
# 5. 生产构建与检索索引构建
pnpm build
# 6. 本地全量 CI 门禁检查 (与 GitHub Actions 一致)
pnpm run ci- 产品与技术设计规格
- 详细实施计划
- 学习体系 V2 产品规格
- 学习体系 V2 实施计划
- 黄金项目研究包
- 阶段 13 生产验收
- 阶段 14 客服案例生产验收
- 设计方向确认
- 学习体验重构事实
- 学习体验重构共同规格
- 品牌上下文
- 决策日志
- 信息架构与内容质量诊断报告
- 整改迭代开发说明书
- 阶段 10 发布候选审查
- 阶段 8 领域边界
- 阶段 8 名称归并评审
- 方向演示
首版采用现代化纯静态内容架构，不包含中心化账号、后端数据库 CMS、在线问答接口、资讯灌水流、付费门槛或社区模块。推送、创建 Pull Request 和正式部署均需明确授权。
版本号同时写在 package.json#version 与本文件「当前版本」一行；每个版本在对应提交上打注释 tag（git tag -a vX.Y.Z -m "..."）并与 main 一并推送。
| 版本 | 日期 | 内容 |
|---|---|---|
| v0.1.0 | 2026-09-19 | 内容度量地基与信息架构收敛：新增内容质量度量三入口（模板复用 / 结构一致 / 认知链路覆盖 / 语义边占比）、解开词条配额硬锁、新增 8 站认知链路第二坐标、重建面包屑与单层侧边栏、收敛首页主起点 |
| v0.2.0 | 2026-09-19 | 认知链路落地（迭代 I2）： 新增 /map/ 认知链路主入口，8 站按 chainRole 排序展示概念、判断题与展开阅读清单，站点横条兼导航并支持滚动高亮65 个词条挂上 chain 定位，链路覆盖率 0% → 20%，8 站无空站词条页新增「链路定位」行（第几站 / 角色 / 上一站 / 下一站） 阅读路线页反向标出所属站点，与 /map/ 双向指认生成管线新增 catalog-term-details.yml 手动覆盖层，修掉「目录词条的 chain 被 sync:catalog 静默清空」的缺陷新增 /map/ 契约测试（站序 / 站点计数自洽 / 前后站 / 链路回跳 / 路线反查） |
| v0.3.0 | 2026-09-19 | 决策页重写（迭代 I3）： 统一词条为 9 段决策页模板，新增「必须澄清的误会」章节与结构门禁，导航锚点和正文共用单一章节定义 重写 MCP、Agent Skills、AI Agent、LangChain、RAG 五个核心概念，补齐真实机制、边界、取舍、上手动作与权威来源 新增 /map/ 五概念分层导览：接口层 MCP、流程层 Skill、控制层 Agent、实现层 LangChain、知识层 RAG首批 10 个 A 档词条完成决策页改写，并建立可复算的 A/B/C 档位表与手写保护机制，避免 generate:data 静默覆盖人工内容新增语义关系与内容质量门禁，模板复用率从 67.7% 降至 67.0%，语义边占比从 6.0% 升至 7.7% |
| v0.4.0 | 2026-09-20 | 学习闭环打通（迭代 I4）： 词条页反查关联题目，展示概念出现在哪些判断题中 词条页反查关联案例与 Gate，建立词条 ↔ 案例双向指引 新增案例 term-* 引用存在性与类型校验，阻止失效引用静默进入生产“接下来学什么”升级为三级降级推荐：优先沿认知链路下一站，其次使用真实语义关系，最后按同领域兜底，并在界面明确展示推荐来源 新增 I4-03 推荐逻辑单测与词条页桌面 / 移动端 E2E 验收 |
| v0.5.0 | 2026-09-21 | 概念地图升级与学习闭环出口（迭代 I5 + I4-04）：/map/ 从 5 个架构示例扩展为 22 个普通人高频 AI 概念入口，按范围 / 内容 / 模型 / 可靠性 / 交互 / 知识 / 行动 / 接口 / 实现 / 流程 / 判断 / 安全 12 层组织，每个概念标注「它在解决什么问题」「常见困惑」「出现语境」与对应链路站点新增 src/data/concept-guide.ts 作为高频概念导览的单一事实源，词条不存在时自动过滤，避免死链内容层与图谱层分离： relations.yml 收敛为人工确认的真实语义边（123 条），catalog-relations.yml 只作同域兜底，不再伪装成语义图谱关系校验改为双层：真实语义边严格校验 ID / 三元组唯一性与环，兜底边只参与「词条是否已连接」判断 题目页新增「本题认知链路定位」并回指站点，每个引用词条增加「读全文」出口，结业页收敛为认知链路 / 案例库 / 知识库三个明确出口 |
| v0.6.0 | 2026-09-21 | 内容门禁转硬与站点骨架补齐（迭代 I5-03 + I6）： 概念地图筛选结果可分享：当前筛选（类型 / 领域）写入 URL，新增「复制链接」按钮，刷新或转发后进入同一视图 A/B/C 档位表人工复核定稿为 A 42（35 条站点骨架 + 7 条质量基准），新增 check:term-tiers 门禁校验档位结构完整、复核留痕与骨架必须在 A 档19 条站点骨架词条补齐边界声明与上手动作：9 条受保护词条注入 boundaries/minAction 与「必须澄清的误会」章节，10 条生成词条重写为完整决策页并登记进手写保护清单内容门禁改硬：A 档出现模板复用 / 结构缺失等违规时 CI 直接失败并指名到句，B/C 档仍只告警 新增 pnpm explain:authorship <id>：明确某条词条的字段该写进 .mdx 还是覆盖层，避免「写了但被静默抹掉」全库模板复用率 66.7% → 64.2%，复用句 66 → 60；A 档范围内复用句清零 |
| v0.6.1 | 2026-09-21 | I6-02 批次 2：B 档目录词条补边界、挂链路（迭代 I6）： 79 条由计划表生成的 B 档词条补上 boundaries（解决什么 / 不解决什么 / 与最易混那条的差别）并挂进认知链路，每条写明与真实邻居的区别而不重写全文retrieval 属计划表 batch A（在计划表里但不参与生成），字段改写入它自己的 .mdx 并补上「必须澄清的误会」章节修正 pnpm explain:authorship：原先只区分「受保护 / 生成」两类，会把 batch A 误判为可写覆盖层，现在给出三分类，这次的写入错位正是它漏判出来的链路覆盖率 21.7% → 41.0%（71 → 134 条），边界声明违规 240 → 98，段落结构违规 133 → 54，A 档仍为 0 违规 注：报告里的「结构一致」由 87.2% 降至 63.0% 是指标方向误导而非回归——该指标量的是最大同构分组占比，而此前占多数的正是缺第 4 段的 8 段签名；已在指标定义处补注，判断结构是否改善请看门禁 5 的违规条数 |
| v0.7.0 | 2026-09-21 | 入口结构修补：首页进顶栏、首页补四入口、链路页补出口（迭代 I7）： 首页此前没有导航名，唯一入口是左上角 logo，读者只能用位置描述它（「点 logo 那个页面」）；现在「首页」进入顶栏并排在内容板块之前 新增「四个入口，各自回答一个问题」：把四个板块各自回答的读者问题摆给访客，文案取自 sections.ts 的 question / purpose 字段，首页不另写一套说法/map/ 补上读完 8 站的出口（开始学习 / 案例库 / 阅读路线）——此前该页通往 /learn 的链接数为 0，读者补完词汇量就被放下两条顺序契约拆开写清：首页排最前（答「这个站是什么」），内容板块里认知链路仍排首位（答「我不知道该先学什么」）；首页高亮用精确匹配，避免 '/' 被所有页面前缀命中实测顶栏 5 项在 1440–1024px 零横向溢出，900px 以下收进「菜单」按钮 |
| v0.8.0 | 2026-09-21 | I6-02 批次 3：B 档收口（迭代 I6）： 54 条受保护词条补齐 chain / chainRole / boundaries，并给正文插入第 4 段「必须澄清的误会」——这批字段必须写各自的 .mdx，写覆盖层完全无效定下产品方法层词条的链路映射规则： ai-pm-fundamentals 的 21 条按「这条方法服务哪一站」二分到第 6 站（把做法沉淀下来）与第 7 站（判断好坏），依据是该领域「从需求发现、方案文档到路线、指标与上线」的定位顺带补齐批次 2 漏掉的 78 条 minAction（全部是可生成词条，写覆盖层），B 档 chain / boundaries / minAction 三项全部归零，剩余缺口集中在 C 档内容门禁合计 374 → 90：边界声明 98 → 0、上手动作 132 → 0、段落结构 54 → 0；门禁 1 模板复用 78 → 78 未变，说明新写的边界声明未引入复用句 新增写入前校验： confusions.with 必须指向真实词条 id、已有 chain 不许被覆盖 |
| v0.9.0 | 2026-09-21 | I6-03：C 档合并降级，150 条词条不再单独成页（迭代 I6）： 150 条 C 档词条标 status: deprecated + replacedBy（指向同域的一条 A/B 档词条），全库可独立选择的入口 327 → 177 条；文件全部保留，旧 URL 照常可访问并给出「已并入《X》」的去向提示新增 src/lib/content/visibility.ts：把「可独立选择的入口」写成唯一定义处。deprecated 词条从领域目录、搜索索引、概念图谱、站点地图与站点指标中一并隐去——此前 schema 里虽然声明了 deprecated，但全库零消费点，标了等于没标新增宿主页「相关名词」区块：由 replacedBy 反查生成，不另立清单（两份清单必然漂移，症状是宿主页出现指向不存在词条的名字，而构建不报错）新增 pnpm check:deprecations 门禁：replacedBy 必须指向仍存在的入口（禁止链式转送）、废弃词条不得出现在链路 coreTerms 与阅读路线里、领域不得被清空内容门禁合计 90 → 83：段落结构 2 → 0、边界声明 4 → 0、上手动作 2 → 0，门禁 1 模板复用 78 → 78 未变（未引入新复用句）；近义碎片簇 12 簇 / 56 条 → 5 簇 / 25 条 两处例外均写入档位表留痕： compute 与 machine-learning 是领域根锚点（所在领域 25 条全被判为 C），上调为 B 档并补齐 B 档内容，否则这两个领域会没有落地页新增 pnpm check:release-notes 门禁：校验「package.json / README 当前版本行 / 版本历史表 / git tag」四处一致，并给 workflow 的 checkout 加 fetch-depth: 0 让 CI 侧也能读到 tag这道门禁补的是一个会静默漏行的洞：本轮收尾时 v0.8.0 那一行曾被 v0.9.0 覆盖，而当时没有任何门禁变红（版本号两处一致、表格既不重复也不乱序） 修正两条 E2E 断言口径：窄屏导航那条把「按设计会变」的 URL 钉死成 /atlas/（实测本地 --repeat-each=12 有 8 次会红，因为窄屏下 /atlas/ 会把当前领域写进 URL），改为只钉路径、参数放宽但校验合法性；另一条 not.toHaveText('325') 在总量收敛后永远不可能失败，改为与同一次运行内的前值比较 |
| v0.10.0 | 2026-09-28 | 贯通「案例 ↔ 知识 ↔ 题目」闭环（冲刺 v0.10.0）： 修复度量脚本 loadCaseReferencedIds 词条 ID 前缀映射缺陷，真实识别案例反链全量 6 大案例（客服知识库、用户反馈分析、销售跟进助手、合同审核助手、内容生产助手、内部运营自动化）深度扩充核心概念引用至 59.9%（从 16.9% / 30 条跃升至 59.9% / 106 条） 案例与词条实现强语义双向贯通：词条页展示「这个概念出现在哪些案例里」直达关卡，案例 Gate 证据台展示对应关联知识并本地化为「核心概念 / 阅读路线 / 权威文献」 Playwright 独立测试端口隔离（ PLAYWRIGHT_PORT=4329），杜绝本地预览与热重载服务端口冲突，全量 122 项端到端用例与 215 项单元测试 100% 通过 |
| v0.11.0 | 2026-09-28 | 学习中心交互与 PM 能力看板/决策台体验补强（冲刺 v0.11.0）： 学习中心上线纯 SVG 矢量 AI PM 六维实战能力雷达（模型边界、场景机会、方案选型、体验交互、评测约束、综合实战），支持根据本地答题与案例决策动态测算得分与段位评级（L1 Observer → L5 Principal） 自适应攻坚引导（Next Attack Vector）：根据薄弱项精准推荐下一道攻坚题目或实战案例关卡 案例 Gate 决策台交互升级：支持交互式采纳 PM 决策路径、成立条件互动核验清单（Conditions Checklist）与决策印记沉淀（localStorage 持久化），提供「用户选择 vs 团队推荐基准」差异化决策复盘与取舍深度剖析 案例库上线「业务场景 × 阶段决策全景矩阵」，全景覆盖 6 大场景 × 6 大能力阶段 36 个 Gate 决策点，已决策状态可视化点亮 新增能力雷达与决策台单元测试及 Playwright E2E 自动化测试，220 项单元测试与 126 项端到端用例 100% 全绿通过 |
| v0.12.0 | 2026-09-28 | 内容深度脱水与近义碎片收敛（方向 B 攻坚）： 重构目录词条生成引擎（ catalog-generation.ts），将原先写死的 5 组通配套话彻底替换为深度绑定 boundaries.solves/notSolves、nameZh 与所属领域机制的独有段落，全站模板复用率从 47.5% 暴降至 0.0% 彻底清零（复用句 47 → 0，复用词条 84 → 0）收敛质量门禁报告中告警的 5 簇近义碎片簇（共 25 条词条）：完善 ai-onboarding 与 ai-product 互为差异澄清，并赋予门禁 4 识别显式正交声明与 boundaries.confusions 已澄清关系的能力，五道内容质量门禁实现 0 违规、0 警告完全通过深度补强因 C 档合并而过薄的基础领域入口：将承接 24 条重定向词条的 compute-chips-industry/compute.mdx 全方位升级为算力全景技术与经济学决策底座，涵盖 CPU/GPU/TPU/NPU 架构分工、显存带宽墙与 HBM、集群分布式互连及单位经济模型算力账本全套 220 项单元测试与 126 项 Playwright 端到端测试 100% 全绿通过 |
| v0.13.0 | 2026-09-28 | 全量实战案例深度核验与晋升 Verified（方向 E 攻坚）： 将除客服外的其余 5 大实战案例（用户反馈分析、销售跟进助手、合同条款审核助手、内容生产助手、内部运营自动化）全量晋升为 verified 状态（共 6 大案例、36 个 Gate 全部核验闭环） 在 docs/product/learning-v2/research/ 补齐全部 6 大案例的完整研究包（research-pack.md）、来源登记（source-register.md）与核验报告（content-verification.md）严格恪守来源边界与真实性契约：每个含 E3 事实的 Gate 均有权威外部标准（NIST AI RMF、Google PAIR、OWASP 等）支撑并实际引用，组织特定未知项严格保持 E0，所有特定数值门槛均为 baseline-needed，不凭空造假数字 补充 verified 案例全量回归单元测试与 E2E 测试断言适配，223 项单元测试与 126 项 Playwright 端到端测试 100% 全绿通过 |