主题
AGI GATE · AGI 未来之门
从真实工作出发，
做出可用的 AI 功能。
先明确输入、交付物和验收，再动手建设 MCP 服务、设计应用架构或开发 Agent。工作方法与场景帮你找准问题，项目教程带你做出结果。
1 → 7 → 30 → 90从第一次使用到个人系统
3 个方向MCP、应用架构、Agent
真实项目输入、实现、验收、复盘
BUILD A REAL FEATURE
想开发功能，直接从这里动手。
每个方向都从一个可交付的功能切入，给出边界、最小实现和验收方法。
WATCH A TASK RUN
一条任务，是这样跑起来的。
人说明背景、目标与验收标准，AI 在两端把关之间执行，有效做法沉淀成下一次的资产。
ONE TASK → ONE SYSTEM
四个阶段，从能用到稳定复用。
每一阶段都要留下真实交付物，不按产品功能打卡，也不维护互相竞争的学习路线。
START WITH THE PROBLEM
你现在卡在哪里，就从哪里开始。
不需要先读完整套手册。选择眼前最具体的问题，完成一件工作后再进入下一章。
REAL WORK SCENARIOS
按工作学习，不按工具学习。
搜索、文档、写作、数据、会议、学习和编程共用同一个闭环：准备输入、分步处理、人工验收、保存方法。
HUMAN IN THE LOOP
AI 负责加速，
人负责方向与责任。
AI 擅长搜索、提取、比较、起草和按规则执行；人必须决定目标、选择可信资料、处理高风险判断并批准最终结果。
- 1人定义问题和验收标准
- 2AI 生成、整理、分析和执行
- 3规则与工具完成自动检查
- 4人监督、批准并承担责任
REFERENCE LIBRARY
工具和原理，需要时再查。
模型原理、提示词、客户端与创作资料按需查阅；开发项目从上方的实战入口开始。
- 1记录任务的原耗时与痛点
- 2写清背景、目标、资料与约束
- 3对照标准检查 AI 结果
- 4保存模板，下一次继续改进