LearnPrompt AI 实战 Wiki

LearnPrompt 不是工具名词表，也不是从第一页背到最后一页的课本。它是一套面向真实项目的中文 AI 实战教程：先选择一个正在发生的任务，再沿着最短路径做出可检查的结果。

第一次来，从你的任务开始

你现在要解决的问题	从这里开始	第一份产物
还没让 AI 真正改过项目	Agentic Coding 的最小工作流	一次包含计划、diff、检查和复盘的小改动
已经在用 Claude Code 或 Codex，但不知道怎样选	Claude Code 与 Codex 怎么选	一张按环境、反馈、风险和异步需求做出的选择表
AI 经常漏上下文、越界或做完无法验收	Harness 的五个组件	一份指令、能力、约束、状态和编排检查
一个流程反复做，想让 Agent 稳定复用	Agent Skill 到底是什么	“继续用 prompt”或“升级成 Skill”的明确判断
想让项目经验跨会话、跨 Agent 接得上	Markdown 何时才算 Agent 可交接记忆	一份 fresh Agent 能继续执行的 handoff packet
正在搭 Hermes 或 OpenClaw	Hermes 的学习循环或 OpenClaw 架构导读	一张可观察的写入审批或消息路由图

还不确定入口时，先看 AI 实战学习地图。它会把“我想学 AI”改写成一条可执行的学习路径。

深度教程不会只给概念和截图。你会看到四类证据：

verified 只表示文章已经通过项目内的研究、Showcase、独立评审、图片和构建门禁；它不代表工具能力永远不会变化。遇到版本、价格、权限或安全问题，仍应沿文章底部链接回到官方资料核对。

选一个真实任务
  → 只读当前阻塞所需的 1–3 篇
  → 复制模板并改成自己的输入
  → 跑命令或人工验收
  → 把失败写回项目规则、记忆或 Skill

如果你只有 15 分钟，完成一篇教程里的练习；如果你有一周，按 7 天实践路线跑完一次闭环。不要把“收藏过”当作“已经会用”。

第一次让 Agent 写文件、运行命令或访问外部系统前，先读 AI 工具配置的安全底线。涉及密钥、删除、发布、付费调用或真实用户数据时，教程不能替你做授权决定。