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AI 转型实践指南与资源分享

本站点是关于团队 AI 转型的实践指南和宣贯材料，旨在帮助团队顺利实现 AI 方向的转型。

AI 转型项目的启动会议材料，用于团队宣贯和目标对齐。

主要内容：

• AI 转型的背景与意义
• 转型目标与预期成果
• 实施计划与时间节点
• 团队协作与分工

详细的团队 AI 转型实施指南，包含转型策略、实施步骤、最佳实践等内容。

主要内容：

• AI 转型规划与路线图
• 团队能力建设方案
• 技术选型与工具推荐
• 实施过程中的注意事项

一线架构师的真实转型历程记录：18个月从传统 Java 开发到 AI 技术专家的完整心路历程、学习路径和实战经验。

主要内容：

• 转型背景与动机
• 技术学习路径
• 实战案例分享
• 经验总结与反思
• 9个完整章节

汇总 5 个核心 VibeCoding 开源项目，按难度从易到难排序，提供完整学习路径推荐。

包含项目：

• easy-vibe - 零基础 AI 编程教育课程
• AICodingGuide - AI 编程实战指南（工具使用）
• awesome-vibe-coding - Vibe Coding 工具资源列表
• vibe-coding-cn - Vibe Coding 中文指南（方法论深入）
• aicodeguide - AI 辅助编程全面指南（系统化理论）

学习路径：

• 路径 A：完全零基础（3-6 个月系统化学习）
• 路径 B：有编程基础（1-2 个月快速通道）
• 路径 C：团队转型（3 个月计划）

从基础到应用、从理论到实践的完整 AI 知识体系，涵盖 7 个核心模块，系统化学习 AI 应用开发所需的核心概念。

七大核心模块：

1. AI 基础层概念详解 - LLM、Prompt、Token、Embedding 等核心概念
2. AI 应用层核心技术详解 - RAG、向量数据库、Agent、Function Calling
3. 工程架构层概念详解 - LangChain4j、Spring AI、性能优化
4. 数据与知识层概念详解 - 文档分块、数据清洗、知识库构建
5. 安全与合规层概念详解 - Prompt Injection 防护、数据隐私
6. 工作方法论与工具链详解 - Prompt-First 开发、Cursor 使用
7. 前沿 AI 概念详解 - Prompt Engineering、Context Engineering、MCP 协议

学习计划：

• 3 个月系统化学习路径
• 适合 3-10 人 Java 技术团队
• 每周 2-3 个主题，理论与实践结合

hello007.github.io/
├── _config.yml                        # Jekyll 配置文件
├── index.html                         # 网站首页（导航卡片）
├── README.md                          # 项目说明
├── .claude/                           # Claude Code 配置
│   ├── CLAUDE.md                     # 项目指南
│   ├── rules/                         # 规则文件
│   │   └── md2html.md               # Markdown转HTML规则
│   └── settings.local.json            # 本地设置
├── skills/                            # Claude 技能定义
│   └── markdown-convert-html/         # Markdown转HTML转换技能
│       ├── script/                    # 脚本目录
│       │   ├── convert_md_to_html.py # 主转换工具
│       │   ├── test_regex.py         # 测试脚本
│       │   └── test_process.py       # 测试脚本
│       ├── SKILL.md                   # 技能说明（中文）
│       ├── SKILL_en.md                # 技能说明（英文）
│       ├── README.md                  # 技能文档
│       └── evals/                    # 测试用例
└── ai/                                # AI 转型相关页面
    ├── 团队向AI方向转型实操指南.md/html
    ├── AI转型启动会.md/html
    ├── AI转型之路.md/html
    ├── 11.VibeCoding/
    │   └── link.md/html              # VibeCoding项目链接汇总
    └── 03.核心概念知识体系/
        ├── README.md/html              # 总览页面
        ├── 01.AI基础层概念详解.md/html
        ├── 02.AI应用层核心技术详解.md/html
        ├── 03.工程架构层概念详解.md/html
        ├── 04.数据与知识层概念详解.md/html
        ├── 05.安全与合规层概念详解.md/html
        ├── 06.工作方法论与工具链详解.md/html
        └── 07.前沿AI概念详解.md/html

• 静态托管: GitHub Pages (Jekyll minimal theme)
• 内容管理: Markdown + 自定义 Python 转换工具
• 设计系统: 响应式布局，支持移动端
• AI 工具: Claude Code（开发效率工具）
• 协作系统: Claude Skills（可复用技能库）

• GitHub Pages: https://hello007.github.io
• 在线预览: https://hello007.github.io/

# 克隆仓库
git clone https://github.com/hello007/hello007.github.io.git

# 进入目录
cd hello007.github.io

# 启动 Jekyll 本地服务器
bundle exec jekyll serve

# 访问 http://localhost:4000

# 转换指定文件
python skills/markdown-convert-html/script/convert_md_to_html.py "path/to/file.md"

# 转换所有默认文件
python skills/markdown-convert-html/script/convert_md_to_html.py

• 2026-03-15:
  • 新增 VibeCoding 学习资源（5个项目链接汇总）
  • 添加核心概念知识体系（7大模块）
  • 添加 AI 转型之路（虚构版）
  • 优化网站首页布局，添加分类导航
  • 修复导航跟踪功能
  • 添加返回首页链接
• 2025-03: 初始化项目，添加 AI 转型相关文档页面

如有问题或建议，欢迎通过 Issues 反馈。

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 提交 Pull Request

License: MIT © hello007