使用指南
把 588 篇 AI 编程文档当中文素材库，让 AI 用你喜欢的讲解风格讲透——四步流程加双层架构加 20 条提示词。
第一次进站的人常会做两件错事：一是收藏 588 篇文档然后吃灰；二是从第一篇顺着往下读，读到怀疑人生。
这一份指南的存在，就是为了让你别走这两条死路。
核心一句话：本站不是用来"学完"的，是用来"指挥 AI"的——把 588 篇当中文素材库，让 AI 按你喜欢的讲解风格把任意概念讲透。
你是老板，不是学员
AI 时代真正稀缺的能力，已经不是"我自己学得多快"，而是"我能让 AI 替我学得多深"。
| 旧姿势（员工） | 新姿势（老板） |
|---|---|
| 我自己读 588 篇 | 让 AI 读 588 篇，挑给我听 |
| 我硬背命令 | 我让 AI 用类比讲，我只负责复述验收 |
| 我从第一篇顺着读 | 我点出一个具体概念，AI 用 10 轮把它讲透 |
| 学完才敢动手 | 边问边干，卡住了 3 秒回站搜 |
问题的密度，等于认知的密度——你能问出多复杂的问题，AI 就能回多深的答案。本站存在的意义，是让你的中文提问可以在准确、最新、有判断力的中文素材之上展开。
站点是什么
aiworkflowtutorials.com 只做一件事：把主流 AI 编程工具的官方文档翻成可信赖的中文版本。
- 10 个工具，一个栏目一个：Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilot、Antigravity、Windsurf、OpenClaw、OpenCode、Hermes。
- 每个工具下两个子目录：
understanding/给你想清楚（解读层），official/给你查（事实层）。 - 每篇底部固定：官方原文链接加最后核对日期。
整站 588 篇，全免费、不需要注册、浏览器直接打开就能看。
双层架构：站点的灵魂
走进任何一个工具栏目，你只会看到两个固定的子目录。理解这两层，你才知道什么时候该读哪一篇。
flowchart TD
Q[你有个问题] --> Type{类型}
Type -->|怎么装 / 怎么配 / 命令参数| Fact[事实层 official]
Type -->|这工具到底是什么 / 跟谁比强在哪| Read[解读层 understanding]
Fact --> Action[复制命令开干]
Read --> Decision[做出判断后再决定要不要装]事实层（official）：给你"查"的
official/ 子目录是把官方文档翻译重组成中文版本，强调保真。
| 适用场景 | 例子 |
|---|---|
| 命令参数怎么写 | --model 后面能跟哪些值 |
| 配置文件放哪 | .claude/settings.json 字段说明 |
| 安装步骤 | macOS / Linux / WSL2 各自怎么装 |
| 限额是多少 | Pro 套餐每月多少 token |
| 报错怎么排 | 某个错误码对应的修复路径 |
怎么用：站内搜索框搜关键词 → 进具体页面 → 翻底部确认最后核对日期 + 官方原文链接 → 距离核对超 1 个月或与你版本不一致就直接点底部链接回官方页验证。
事实层不替代官方页：它是更易读的中文镜像。涉及账单、安全、许可这类高风险细节，最终以官方原文为准。
解读层（understanding）：给你"想清楚"的
understanding/ 子目录是站点的灵魂。每篇回答一个核心判断题：
- 这工具到底是什么？跟同类比强在哪、弱在哪？
- 哪些功能新手必须先用？哪些可以先放一放？
- 我已有的工作流里，它能替代什么？不能替代什么？
- 上手前最容易踩的 3 个坑分别是什么？
怎么用：决策前先读对应工具的 understanding/01-*.mdx（"它是什么"）→ 已经在用想用得更深，读 understanding/ 里的设计复盘和取舍篇。
解读层是观点，不是事实：每篇都是单作者的判断与踩坑。你不必同意每一条，但每一条都给出了立场和理由——你可以在站点判断的基础上做反对，比从零开始判断省力得多。
四步流程：让 AI 当你的私教
最短路径只有四步。把整套流程跑一遍，你就有了一个用本站当素材库、按你喜欢的讲解风格讲课的私教 AI。
flowchart LR
A[1 选 1 个工具] --> B[2 挑 1 条风格]
B --> C[3 复制完整提示词]
C --> D[4 填具体概念到扔给 AI]
D --> E[10 轮验收到再问下一个]第一步 · 选 1 个工具
进 全站首页，从 10 个工具里挑一个你真正要用的。不要全选，不要"先全部学一遍"。
| 你的处境 | 推荐先看 |
|---|---|
| 第一次接触 AI 编程 | Claude Code 或 Codex |
| 已经在用编辑器，想加 AI | Cursor 或 Windsurf |
| GitHub 重度用户 | GitHub Copilot |
| 喜欢命令行 | Gemini CLI 或 Codex |
| 关注开源 / 可自托管 | OpenCode 或 OpenClaw |
| 想看 Google 全家桶 | Antigravity |
第二步 · 挑 1 条讲解风格
进 20 条讲解风格提示词 总览页，按速查表挑一条最贴近你脑子的。
20 条风格全在 prompts/ 子目录 各自独立 1 页。
第三步 · 复制完整提示词
每条风格的页面就是一份完整可复制的提示词——通用骨架已嵌进去，只在 {我要学的概念} 位置留了一个占位符。整段一次性复制扔给 AI（ChatGPT / Claude / Gemini 任一）。
骨架管的是节奏（不是内容），它强制 AI 做四件事：
- 第 1 轮先问 3 个开场问题摸你基础，等你答完再讲。
- 每轮 ≤ 一个细分点，结尾抛一个反问推进下一轮。
- 全程至少 10 轮，禁止一次性倒完所有内容。
- 最后一轮收尾三件套：三句话总结加站里推荐 2 篇加 5 到 15 分钟练习题。
第四步 · 填具体概念，扔给 AI
把 {我要学的概念} 替换成一个具体到一句话的题目：
| 弱题目 | 强题目 |
|---|---|
| Claude Code 怎么用 | Claude Code 我刚装好，第一周该聚焦哪 3 个功能、哪些可以先放一放 |
| Cursor 是什么 | Cursor 跟 VS Code 加 Copilot 比，对我这种习惯快捷键的人值不值得换 |
| MCP 是什么 | MCP 解决了 Claude Code 之前哪个具体痛点，我现在装了 3 个 server，怎么判断该装第 4 个 |
具体到一个动作的提问，AI 才会给具体答案。
怎么算讲透了
如果 AI 一次性把所有东西倒出来 = 没按规则走，让它重来。正确的对话应该长这样：
- 第 1 轮：AI 一次性问你 3 个开场问题，等你答完。
- 你答完：AI 给一句最简定义加一个画面感场景，结尾抛一个反问。
- 第 2 到第 9 轮：每轮挑一个细分点，按你选的风格讲，结尾抛反问。
- 第 10 轮起：你说"我懂了"或"我能讲给别人听了"。AI 给三句话总结加站里推荐 2 篇加一道练习题。
跑偏了立刻喊停：发现 AI 又滑回了"通用 AI 讲解口吻"，直接说"用费曼风格重写这一轮"——它会重写。
别犯的三个错
读完这一节比读 588 篇任何一篇都更省时间。
- 错 1 · 把站当教材一路读完：你不是学生，你是来解决问题的。卡住 3 秒进站搜，搜到立刻回去干活。
- 错 2 · 凭印象问 AI：每次和 AI 聊一个工具，把对应栏目的页面 URL 或正文段贴在上下文里。本站翻译过的中文素材，比 AI 自己回忆的版本更准、更新。
- 错 3 · 一次问太大：不要问"Claude Code 怎么用"。问"我想用 Claude Code 写一个 Python 脚本读取我的笔记目录并整理成日报，第一步该敲哪个命令"——具体到一个动作的提问，AI 才会给具体答案。
如果 AI 不能联网
不能联网的 AI（部分企业内置 AI / 离线模型），先自己进站把对应工具栏目的几页正文复制一段贴在提示词上方作为补充上下文。
推荐复制段：
- 工具栏目根
index.mdx（比如 Claude Code 总入口） - 解读层第 1 篇（比如 Claude Code 是什么）
- 你最关心那个细分主题的事实层一页
接下来去哪
私藏一条用很久：不需要 20 条都试。挑出最适合你脑子的 1 到 2 条，长期用，每次只换 {我要学的概念} 那一格——比频繁换风格效果好得多。