这一页是整站的主干：按「能力如何叠上去」推进。 每讲完一个关键点，立刻出现模拟沙盒（本地运行，无需 API）。 时间线请看侧栏「发展史」；结构架子看「结构地图」。
大模型是超级文字续写器，不是自动正确的百科全书。
LLM 学习条件概率 P(token|context)。对齐改善听指令，但不消灭幻觉。分档（如 GPT‑5.6 Sol/Terra/Luna）是同世代不同能力–成本点，见第 6 章沙盒。
下一章：学会下指令——这是日常最高频技能。
第 2 章 · 对话 →角色 + 任务 + 格式 + 约束。桌子（上下文）有限，别只堆字。
本地拼接提示词，可复制到任意聊天产品。不调用云端 API。
下一章：重要事实要开卷，不能只靠「更强模型」。
第 3 章 · 开卷 →
内置小知识库。试试「今天北京天气」——应检索失败。
下一章：不止回答，还要调用工具、复用技能。
第 4 章 · 动手 →Tool 是扳手；Skill 是「会修水龙头」的说明书 + 扳手组合。
下一章：多步任务如何组织。
第 5 章 · 多步 →步骤稳定用 Workflow；路径开放用 Agent 循环，并设急停。
最后一章：再强也有边界，学会验收与选档。
第 6 章 · 边界 →流畅 ≠ 正确。事实靠检索；轻任务用快档，难题才上旗舰。
1. 模型坚定宣称某药能治愈癌症。你应？
2. 按公司新制度答疑。最佳？
结构地图告诉你名词挂在哪； 发展史告诉你为何长成这样； 本页功能主线告诉你怎么叠能力，并在每站用沙盒模拟。 日常频率高的「怎么问 / 别全信 / 用资料」已放在第 2、6、3 章优先位置。
学完概念要落地企业与写代码：请打开 企业专栏 · ToB 提效与 AI Coding （飞书生态、做网站/应用、岗位清单，并引用 WaytoAGI / Datawhale 等）。