2026 年是开发者的"AI 元年"。Copilot、Cursor、Claude Code、Codex、OpenCode 这些工具，已经把"写代码"这件事从一项孤军奋战的手工活，变成了一场人机协作的对话游戏。从单文件补全到多 Agent 编排，从 prompt 工程到 MCP 协议，从 vibe coding 到 skill 沉淀——AI 开发不再是一个噱头，它是新一代工程师必须掌握的基础能力。

本系列从零基础出发，系统拆解 AI 开发的完整知识图谱：

  • 底层认知：大语言模型如何工作，能力与边界在哪里，上下文窗口与 token 是什么
  • 协作心法：Prompt 工程与上下文工程，Vibe Coding 的理念与节奏
  • 自动化体系：Agent / Loop / Graph / Harness / Subagent 五个关键概念如何串成自治开发流水线
  • 能力扩展：MCP 协议如何让模型连接世界，Skill 如何把一次性经验沉淀为可复用的能力包
  • 实战淬炼：6 个由浅入深的实战案例，从重构遗留项目到搭建多 Agent 工作流，从开发 MCP server 到发布 Skill 库

无论你之前是完全没接触过 AI 工具的程序员，还是已经写了半年 Copilot 想迈向更高阶用法的开发者，都能在这个系列中找到清晰的进阶路线。

课程大纲

第一篇 · 基础认知篇

  1. AI 开发时代导论：从工具到伙伴
  2. 大语言模型原理与实践
  3. Prompt 工程入门：与 LLM 有效沟通
  4. 上下文工程：RAG 与长上下文
  5. 主流 AI 编程工具全景
  6. Vibe Coding 理念与心法
  7. 安全与责任：AI 编程的边界
  8. 开发环境搭建：从 IDE 到 Agent CLI

第二篇 · Agent 与自治篇

  1. Agent 概念：从助手到自治
  2. Loop 机制：自循环任务执行
  3. Graph 工作流：多节点编排
  4. Harness 框架：OpenCode 与 superpowers
  5. 任务委派：Subagent 与并行执行
  6. Agent 调试与可观测性

第三篇 · MCP 篇

  1. MCP 协议详解
  2. 常用 MCP server 实践
  3. MCP server 开发实战
  4. 进阶 MCP：传输、资源、提示
  5. MCP 生态与未来

第四篇 · Skill 篇

  1. Skill 概念：能力封装的艺术
  2. Skill 设计原则与最佳实践
  3. 编写第一个 Skill
  4. Skill 测试与迭代
  5. Skill 库管理与发布

第五篇 · 实战篇

  1. 实战一：用 AI 重构遗留项目
  2. 实战二：构建知识库 MCP server
  3. 实战三：开发团队 Skill 库
  4. 实战四：搭建多 Agent 协作系统
  5. 实战五：AI 测试与 CI 集成
  6. 终章：AI 开发者的成长路径

本系列文章以 2026 年中期的主流工具栈 为基准：Claude Code / Codex / OpenCode / Cursor / GitHub Copilot 等。AI 工具迭代极快，本文中的具体产品界面、命令行参数可能随版本演进——以"原理 + 心法"为主线，把"工具 + 命令"当作示例。

Summary: AI 开发从入门到精通，30 篇系统教程，五篇结构：基础 / Agent / MCP / Skill / 实战。