资料库
这是什么：一个研究索引，不是链接清单。用法：带着问题来 → 在第一张表定位主线章 → 进该章的「资料库」段拿分层阅读路线 → 用「下一问题」列决定读完去哪。外部知识先看第二张表的 ownership，避免在错误的站点里找答案。
1. 按问题找资源
| 症状 / 问题 | 先去哪（金字塔层 · 章） | 章内资料库 | 读完的下一问题 |
|---|---|---|---|
| 不知道从哪开始、不确定问题域 | 层 0 · 技术地图 | 见该章「资料库」段 | 我的需求在复杂度阶梯第几级？→ 复杂度决策阶梯 |
| 回答不稳定、输出无法解析 | 层 1 · 结构化输出 | 见该章「资料库」段 | 解析稳了但内容离谱？→ 层 3 接地 |
| 提示写不好、角色与指令混乱 | 层 1 · 提示词工程 | 见该章「资料库」段 | 单条提示够不够，要不要项目级上下文？→ 上下文工程 |
| 模型不知道我的项目/仓库约定 | 层 1 · 上下文工程 | 见该章「资料库」段 | 上下文塞不下或太贵？→ 成本与性能 |
| 回答稳定但没进产品（怎么调 API、流式、会话） | 层 2 · 模型 API 契约、流式响应、会话与状态 | 见各章「资料库」段 | 交互想做生成式 UI？→ 生成式 UI |
| 回答缺少私有或新事实 | 层 3 · RAG、嵌入与检索 | 见各章「资料库」段 | 检索质量到顶了？→ 高级检索 |
| 需要执行动作（调用系统、改数据） | 层 4 · 工具执行工程（契约见层 1 工具调用契约） | 见各章「资料库」段 | 多步、可恢复、需审批？→ Agent 运行时 |
| 需要自治循环的助手 | 层 4 · Agent 运行时 | 见该章「资料库」段 | 上下文/记忆管理失控？→ 状态与记忆 |
| 跨 host / 组织 / Agent 边界协作 | 层 4 · 协议地图 | 见该章「资料库」段 | 该选哪个协议？→ 按连接方向进 MCP / A2A / ACP / AG-UI 分章 |
| 功能已跑但不可证明、不可运营 | 层 5 · 测试、可观测性 | 见各章「资料库」段 | 要不要上线门与评估证据？→ 评估（桥接） |
| token 成本高、延迟大 | 层 5 · 成本与性能 | 见该章「资料库」段 | 优化到头了要不要小模型/端侧？→ 浏览器与端侧推理 |
| 要上线、要能回滚 | 层 5 · 部署与发布 | 见该章「资料库」段 | 上线后谁负责盯？→ 可观测性 |
| 权限、注入、数据安全 | 层 5 · 安全 | 见该章「资料库」段 | 模型对齐层的行为异常？→ 外部 owner Learn LLM |
| 想动模型权重（微调/对齐） | 附录 · 模型生命周期桥接 | 见各桥接页「深层推导」段 | 推导与实现 → Learn LLM |
各章「资料库」段提供四级阅读路线（Beginner → Builder → Operator → Researcher），资源均标注来源与 retrievedAt。
2. 外部知识 owner
跨仓分工的完整论述见站点边界与知识 ownership；下表是检索视角的速查（retrievedAt: 2026-09-01）：
| Owner | 拥有（scope） | canonical URL | 何时去 |
|---|---|---|---|
| Learn LLM | 模型内部机制、训练数学（SFT/DPO/LoRA 推导）、底层 RAG/Agent 原理、多模态与量化机制 | https://llm.zenheart.site/ | 需要「为什么」的推导、内部机制或数学时；本仓所有 bridge 页的深层指向 |
| evals | 评估方法、benchmark、judge、Golden Dataset、发布证据与 CI 接入 | https://evals.zenheart.site/ | 需要证据支撑上线决策、构建评估集或接上线门时 |
| sites-epub | 厂商 docs/blog 原文捕获与离线 EPUB 索引 | https://epub.zenheart.site/ | 需要厂商原文、离线阅读或核对版本细节时 |
| learn-ai（本站） | 跨技术主线、五段式教学、决策树、最小 fixture、调试/生产经验 | https://ai.zenheart.site/ | 需要工程决策视角与端到端练习时 |
站点动态数字（章节数、价格、可用性）不在本页静态复制——只记 URL 与 retrievedAt，访问时以对方站点为准。
3. 通用工具与社区
精选的通用工具与服务（按用途分组；厂商命令与参数细节归 sites-epub / 厂商文档，此处只回答「什么时候选它」）：
UI 组件库（层 2 交互落地）：
- Shadcn UI — 复制/粘贴式 React 组件，做聊天界面的默认起点
- Vercel AI SDK UI — 官方无头 Hooks：流式渲染、消息状态、生成式 UI 配套
- NextUI — 美观快速的 React 组件库，通用 UI 补充
AI 库（TypeScript）（层 2/3 编排）：
- LangChain.js — 链/Agent 编排，生态最全
- LlamaIndex.ts — RAG 与数据接入特化
- Transformers.js — 浏览器内机器学习（配合层 2 端侧推理）
向量数据库（层 3 检索落地）：
- Supabase (pgvector) — 已有 Postgres 时的最低复杂度选项
- Pinecone — 专用向量 DB（Serverless）
- Upstash Vector — 边缘部署友好
学习资源：
- DeepLearning.AI — 概念重的系统课程
- Vercel AI SDK 文档 — 实战向最佳文档之一
- Hugging Face 课程 — 理解模型内部机制（与 Learn LLM 互补）
社区：
- Vercel Community — AI SDK 问题与动向
- LangChain Discord — 编排框架生态
- /r/LocalLLaMA — 本地模型运行经验最密集的地方
4. 官方规范快照
协议章引用的 canonical 规范地址（本仓协议内容的 SSOT 指向；retrievedAt: 2026-09-01，版本断言以规范原文为准）：
| 主题 | canonical URL |
|---|---|
| Agent Skills | https://agentskills.io/specification |
| Agent Plugins | https://agent-plugins.org/specification |
| MCP | https://modelcontextprotocol.io/specification/latest |
| A2A | https://a2a-protocol.org/v1.0.0/specification/ |
| Agent Client Protocol | https://agentclientprotocol.com/ |
| AG-UI | https://docs.ag-ui.com/introduction |
| A2UI / MCP Apps | https://a2ui.org/ ｜ https://modelcontextprotocol.io/extensions/apps/overview |
| ARD / MCP Registry | https://agenticresourcediscovery.org/spec/ ｜ https://github.com/modelcontextprotocol/registry |
| JSON Schema / OpenAPI / JSON-RPC | https://json-schema.org/specification ｜ https://spec.openapis.org/oas/ ｜ https://www.json-rpc.org/specification |
| OAuth 2.1（draft，不得写成 final）/ OIDC / AuthZEN | https://datatracker.ietf.org/doc/rfc9700/ ｜ https://openid.net/specs/openid-connect-core-1_0.html ｜ https://openid.net/specs/authorization-api-1_0.html |
各协议章的「规范要求 vs 本地实测」分栏以这些地址为规范侧来源；快照日期之后规范若更新，先改对应章的 specVersion 再改本表。
附：附录区
非主线内容（训练桥接、案例、课程笔记、方法论存档）在附录区，不参与本索引的问题驱动顺序。