一句话总结：AI Agent 领域的 JavaGuide，从岗位选择到拿 Offer 的完整指南
成为 AI Agent 领域的 "JavaGuide"
一份系统化、工程化、求职导向的 Agent 学习与面试指南
让每一个想转 Agent 方向的同学，都能找到清晰的成长路径
与其他教程的差异：
- ✅ 求职导向：不只教技术，更教如何拿 Offer
- ✅ 岗位优先：先确定岗位（算法 vs 开发），再学习
- ✅ 双线并进：同时适合算法岗和开发岗
- ✅ 实战项目：双版本简历写法
- ✅ 模块化设计：细分到每个技术点
| 类别 | 文档数 | 完成度 | 状态 |
|---|---|---|---|
| 核心文档 | 5个 | 100% | ✅ 完成 |
| 学习路线 | 2个 | 100% | ✅ 完成 |
| 求职指南 | 2个 | 100% | ✅ 完成 |
| 技术教程 | 1个 | 5% | 🚧 填充中 |
| 资源文档 | 8个 | 70% | 🚧 填充中 |
| 实战项目 | 0个 | 0% | 📅 待开发 |
总计：18个文档，约 6000+ 行内容
🎯 求职指南系列（5篇，已完成）：
docs/04-interview/06-career-transition.md（949行）- 转行指南docs/04-interview/07-job-hunting-guide.md（191行）- 秋招攻略docs/04-interview/08-salary-negotiation.md（259行）- 谈薪指南docs/04-interview/09-hr-interview.md（394行）- HR面试docs/04-interview/10-mindset.md（104行）- 心态调整
📚 学习路线系列（2篇，已完成）：
docs/learning-roadmap-algorithm.md- 算法岗每日计划docs/learning-roadmap-development.md- 开发岗每日计划
🛠️ 技术教程系列（1篇）：
docs/02-tech-stack/14-context-engineering.md（779行）- 上下文工程
📂 资源文档系列（模块化，8个文件）：
resources/agent/- Agent 方向资源（3个文件）resources/rag/- RAG 方向资源（3个文件）resources/frameworks.md- 框架总览resources/tools.md- 工具箱
🎯 第一步：确定岗位（算法 vs 开发）
↓
💡 第二步：学方法论（如何准备）
↓
📚 第三步：选学习路线（学什么）
↓
💼 第四步：做实战项目（最重要！）
↓
🎓 第五步：学技术细节（深入学习）
↓
🎯 第六步：准备面试（冲刺Offer）
算法岗（6-8周）：
- 理论深度 + 实验设计
- 论文阅读 + 算法实现
- 产出：论文 + 开源项目
开发岗（4-6周）：
- 框架速通 + 系统实战
- 性能优化 + 工程实践
- 产出：完整系统 + 业务指标
每个项目都提供：
- 🔬 算法岗版本：强调创新、实验、论文
- 🛠️ 开发岗版本：强调系统、性能、业务
- Stars：2（刚上线）
- Forks：0
- 目标：第一周 100+，第一月 1000+
- 文档数：18个
- 代码行数：6000+
- 求职指南：1140行
- 学习路线：每日详细计划
- 链接：https://github.com/adongwanai/Awesome-Awesome-LLM
- 定位：LLM 全栈 Awesome 资源索引
- 关系：AgentGuide（精选） → Awesome-Awesome-LLM（全集）
- 创建快速示例代码
- 小红书/公众号宣传
- 完成 2-3 篇资源文档
- 第一个实战项目框架
- LangChain 核心教程
- RAG 检索策略教程
- GitHub Star 突破 1000
- 技术教程 5-10 篇
- 社群突破 500 人
详见：CHANGELOG.md
选择 > 努力 > 执行细节
速度 > 完美
Done is better than perfect
AgentGuide 遵循这些方法论：
- 先上线骨架，再持续填充
- 每周更新 2-3 篇内容
- 根据用户反馈快速迭代
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