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Projects

项目是学习 AI 应用工程最短的路。下面的项目按难度排序，每个项目都可以单独放进作品集。

怎么选项目

如果你是新手，不要一上来做“万能 Agent 平台”。先选一个边界清晰、数据可控、能在一周内做出最小版本的项目。

推荐顺序：

每个项目都建议保留：

1. 个人知识库问答助手

目标：构建一个能上传文档并基于文档回答问题的 RAG 应用。

核心功能：

你会学到：

推荐技术栈：

最小版本验收：

2. GitHub 仓库代码问答

目标：让 AI 能阅读一个代码仓库，并回答架构、函数、模块依赖和变更影响。

核心功能：

你会学到：

进阶功能：

最小版本验收：

3. AI 简历优化助手

目标：根据岗位 JD 和用户简历，生成优化建议和匹配度评分。

核心功能：

你会学到：

评分维度示例：

最小版本验收：

4. Agent 自动周报助手

目标：自动收集本周工作信息，生成一份可编辑周报。

核心功能：

你会学到：

可接入数据源：

最小版本验收：

5. MCP 本地工具箱

目标：开发一个 MCP Server，把本地文件搜索、命令查询或数据库查询暴露给 AI 客户端。

核心功能：

你会学到：

推荐实现的工具：

最小版本验收：

6. 企业客服质检系统

目标：批量分析客服对话，识别风险、评分并生成改进建议。

核心功能：

你会学到：

标签示例：

最小版本验收：

作品集建议

优先完成 3 个项目：

这三个项目组合起来，可以证明你掌握 RAG、Agent、MCP 和工程化。

项目 README 写法

一个好的项目 README 应该回答：

可以参考：项目 README 模板