中文 AI Agent 实习冲刺导师 — 一个面向通用 agent 工作流的自适应学习 skill，帮助你在 8 周内从零基础冲刺 AI Agent 应用开发实习。

ai-agent-daily-mentor 是一个 agent skill，专为中文学习者设计。它不绑定某一个特定 agent，只要你的 agent 能读取 SKILL.md 和按需参考 references/，就可以接入这套工作流。它扮演一位严谨的 Python 后端兼 AI Agent 导师，带你完成从 Python 基础到 AI Agent 项目落地的完整学习路线，最终产出一个可投递的求职项目。

• 🇨🇳 全中文教学 — 所有教学说明、注释、反馈模板均为中文
• 📐 两层自适应规划 — 每周大纲 + 每日教学，根据你的反馈实时调整难度
• 🎯 项目驱动 — 8 周主线最终收敛为 AI-Interview：基于 RAG 与 Agent 的智能模拟面试系统
• 🔗 Obsidian 双链集成 — 自动生成知识网络，支持跳转复习
• 📊 每日 5 模块 — 固定输出结构，确保学习质量可量化
• 🔄 自适应反馈 — 卡住放慢、提前加难、连续受阻自动重排

ai-agent-daily-mentor/
├── SKILL.md                              # Skill 主定义文件
├── README.md                             # 项目说明文档
├── agents/
│   └── openai.yaml                       # OpenAI 兼容 Agent 配置
└── references/                           # 参考资料（Skill 内部使用）
    ├── 8-week-spine.md                   # 8 周学习主线骨架
    ├── adaptation-policy.md              # 每日反馈自适应规则
    ├── day1-seed.md                      # Day 1 标准种子
    ├── final-project-blueprint.md        # 最终项目蓝图：AI-Interview
    ├── internship-success-insights.md    # 已上岸博主经验提炼
    ├── obsidian-linking-policy.md        # Obsidian 双链输出规范
    ├── obsidian-note-maintenance-policy.md # 知识点笔记维护规范
    └── weekly-outline-template.md        # 每周学习大纲模板

Skill 支持 4 种工作模式，由用户指令自动触发：

触发词：生成 Week N 大纲 / 本周计划 / 新一周开始

生成包含 Day 1-7 精细化路径的每周学习大纲，含核心技术拆解、每日学习内容、本周核心产出物、面试仿真模拟和避坑指南。

触发词：生成 Day N / 明天内容 / 根据反馈继续

生成每日 5 模块学习内容：

1. 📌 今日核心死磕 — 1-2 个核心技术点深度讲解
2. 🎯 6 小时精细化路线 — 上午/下午/晚上三段任务
3. 💻 今日代码实战 — 完整可临摹的代码 + 运行说明
4. 🎯 每日自我验收题 — 3 题自测
5. 📥 明日同步接口 — 固定反馈模板

触发词：提交 Day X 学习反馈

根据反馈自动判断学习状态（正常推进 / 放慢复习 / 加难扩展 / 重排本周），调整后续安排。

触发词：补全双链 / 生成知识点笔记

从每日笔记中提取双链，按评分规则生成轻量/标准/详细级别知识点笔记。

所有 Week 3-8 的学习内容围绕 AI-Interview：基于 RAG 与 Agent 的智能模拟面试系统 展开。

候选人上传简历 → AI 简历解析 → 岗位匹配 Agent → 匹配岗位模板
→ RAG 检索面试题 → 模拟面试 → AI 评分 → 生成面试报告

1. 简历解析模块 — PDF/Word 简历上传 → LLM 解析 → 候选人画像
2. 岗位匹配模块 — Agent 根据简历匹配岗位方向
3. 题库管理模块 — 面试题、参考答案、关键评分点、标签管理
4. RAG 出题模块 — 基于岗位和技能标签的语义检索出题
5. 模拟面试流程 — 一问一答、多轮追问、面试记录
6. AI 评分模块 — reference_answer + key_points 注入 Prompt
7. 面试报告模块 — 汇总匹配、答题、短板，生成复盘报告
8. 工程化部署 — Docker Compose 一键启动

• 一个支持本地 skill、提示词目录或工作区资源读取的 agent 工具
• Python 3.11+
• 一个 OpenAI-compatible LLM API（如 DeepSeek、OpenAI 等）
• agent 能读取 SKILL.md，并按需访问 references/ 目录

# 方式一：通过 Git 下载
git clone https://github.com/Marcos-wu/ai-agent-daily-mentor.git

# 方式二：通过仓库页面下载 ZIP 后解压
# 解压后保持目录名为 ai-agent-daily-mentor

你可以按自己的 agent 使用方式二选一：

1. 如果 agent 支持专门的 skills/、prompts/ 或 resources/ 目录，把 ai-agent-daily-mentor/ 整个文件夹放进去。
2. 如果 agent 直接读取当前工作区，就把该目录保留在项目里，并在对话中显式提到 ai-agent-daily-mentor 或让 agent 读取其中的 SKILL.md。

接入时至少要保留以下结构：

ai-agent-daily-mentor/
├── SKILL.md
├── agents/
│   └── openai.yaml
└── references/

# 生成 Week 1 大纲
"生成 Week 1 大纲"

# 生成 Day 1 学习内容
"生成 Day 1"

# 提交学习反馈
"Day 1 学习反馈：
1. 今天实际学习时长：4 小时
2. 完成了哪些代码/文件：config.py, history.py
3. 哪个概念最清楚了：Python 虚拟环境
4. 哪个概念还没懂：asyncio
5. 卡住的 Bug：无
6. 自我验收题完成情况：2/3
7. 明天希望：正常推进"

# 补全 Obsidian 知识点笔记
"补全双链"

每日内容严格遵循 5 模块结构：

📌 今日核心死磕
（1-2 个核心技术点深度讲解）

🎯 6小时精细化路线
├── 上午 2 小时：看官方文档，做最小验证
├── 下午 3 小时：手写核心代码并运行
└── 晚上 1 小时：重构、Debug、笔记、自测

💻 今日代码实战
关联知识：[[知识点A]]、[[知识点B]]、[[知识点C]]
（完整可运行代码 + 运行方式 + 观察要点 + 可扩展任务）

🎯 每日自我验收题
1. 概念解释题
2. 小实现/设计题
3. 代码改错/Bug 排查题

📥 明日同步接口
（固定反馈模板）

• 想转行/冲刺 AI Agent 应用开发实习 的学生
• 有 Python 基础但缺乏 项目经验 的开发者
• 想系统学习 RAG + Agent + FastAPI 技术栈的学习者
• 需要一个 可投递求职项目 的应届生

• 所有教学说明使用中文，英文仅限代码、命令、库名和技术名词
• 每日任务控制在 6 小时 可完成
• 不使用"精通"描述初学目标
• Obsidian 双链默认开启，可通过"不要 Obsidian 链接"关闭
• 代码必须包含 Type Hints、中文注释、异常处理，不允许 pass

MIT

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

如果你有好的学习资源、面试经验或自适应规则建议，欢迎贡献。

• ai-agent-daily-mentor — 本项目仓库

💪 从零基础到 AI Agent 实习，8 周足够了。关键是每天 6 小时，持续输出，不堆 Demo，只做可投递的项目。