这份六页 PDF 与其说是“学习路线图”，不如说是一套 AI 应用工程判断法：先找到结构化、问答、摘要等能交付价值的任务；承认模型输出有波动；把真实用户反馈变成评测集；最后只在评测证明简单方案不够时，逐步增加检索、工具、工作流、Agent 或微调等复杂度。

本文逐页解释图中的观点，同时区分三件事：页面明确表达了什么、它对工程实践意味着什么、哪些口号不能按字面当成技术事实。原 PDF 没有附数据集、实验方法或参考文献，因此曲线和阶梯只能当作概念图，而不能当成性能证据。

这篇文章记录我当前的 Work with AI 文档工作流：不是把一段 prompt 扔给模型、得到一篇孤立文章，而是把调研、来源管理、论文图表、正文插图、图片上传、Hugo 写作规范、可复用 skill 和 git 发布串成一个可验证的流水线。

这条流水线的关键变化来自 Karpathy 的 LLM Wiki 思路：把知识库视作一个由 LLM 维护的 Markdown 代码库。原始资料进入 raw 层，结构化理解进入 wiki 层，Hugo 文章只是最终发布层。这样每次写作都会沉淀可复用记忆，而不是从聊天记录里重新发明一次。