自学教练向 · 非投递清单

从大厂 AI Agent JD 反推学习计划

盯招聘不是为了投简历，而是把硬核 JD 当成「行业能力说明书」。主航道：Harness + 长任务状态机 + 沙箱 + 上下文工程 + Trace→Eval。公式对齐 DeepSeek：Model + Harness = Agent。

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今日新增 / 变更

相对上次快照：新岗位标新增，升温技能标升温。噪声岗会降权显示。

学习信号（技能）

对比上一份 snapshot 的频次。

建议本周焦点

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硬核岗 / 噪声岗统计见下方岗位列表筛选。

加载岗位数据…

行业能力画像

去掉公司名后，硬核岗在描述同一张能力地图。

能力域	JD 信号	自学目标（可验证）
Harness / Runtime	Model + Harness = Agent；Skills / Memory / Subagent；可控可查可复现	调度层与模型层分离；每次 run 有 run_id、工具 schema 版本、可回放
长任务状态机	迷路、重复、错工具、长任务丢目标；错误恢复	Goal/Plan/WorkingSet/ToolTrace；checkpoint；失败分类与恢复
沙箱安全	成千上万沙箱；远程执行；code-execution sandboxes	隔离环境跑工具；配额/超时；能讲清容器 vs gVisor/微VM
上下文工程	仓库级上下文、超长程、长期记忆（不只 RAG）	Working Set 预算与淘汰；多层检索；用 Trace 反标选错文件
Tools / MCP	MCP、Function Call、Tools & Skills	实现或接入 MCP；工具描述当 API contract；版本与预算
Trace → Eval	Telemetry、Eval Platform、失败样本反哺	结构化 Trace；≥20 条评测；失败聚类进回归集
Multi-Agent	Subagent、分工协作	何时拆、预算与防乒乓；有单 agent 基线对比
Agentic RL（加深）	环境共训、Post-training	理解 Trace→SFT/RL 飞轮；本地小环境即可

真假信号（过滤噪声）

真：可控可复现 / 沙箱 / MCP / Loop / Trace·Eval / Harness / Agentic RL，且要求自己造系统。
假或边缘：只会搭 Demo、业务 PM 提效、HR/生态/传统 IT、纯内容业务后端。

Must 缺口自评

点 ✅ / 🟡 / ❌，进度保存在本机浏览器。优先补 ❌。

Nice-to-have（有余力）

Go 服务化 Runtime · OpenTelemetry · MCP 多 server 治理 · Subagent · gVisor/微VM · 仓库级索引 · Post-training 小实验 · Rust 读沙箱代码

刻意少做：堆 10 个框架、无评测的 Prompt 玄学、非内核业务技能。

分阶段计划（约 8 周）

每周约 10～15 小时；可压成 4 周冲刺。每阶段要有可演示产物 + 数字指标。

周 0

定位

1–2

A 基础

3–4

B 工程

5–6

C 系统

7–8

D 闭环

阶段 0 · 第 0 周

定位与基线

确认主线 = 工程向 Harness，而不是先扎进 RL。精读硬核 JD 能力句；M1–M8 自评；建 mini-agent-harness 仓库骨架。

验收：个人能力雷达 + 空骨架 + 本计划勾选。

阶段 A · 第 1–2 周

Loop + Tools + Trace

显式状态机；3～5 个本地工具；JSONL Trace + replay。练习：修坏单测；工具随机失败 20%。

验收：同 goal 三次 run_id；步数/错误可配置；能讲清调度层 vs 模型层。

阶段 B · 第 3–4 周

Checkpoint + 沙箱 + 工具契约

resume；Docker --network none；MCP 或等价契约 + 版本；失败枚举 Tool/Model/Env/Budget。

验收：kill -9 后可续跑；宿主机不被容器误伤；旧 schema 客户端被拒。

阶段 C · 第 5–6 周

上下文工程 + 可观测 +（可选）Subagent

Working Set 预算与 eviction；OTel/结构化 span；可选只读 Research Subagent。

验收：50+ 文件玩具仓上可调 token 上限；两次改动可用同一 Eval 对比。

阶段 D · 第 7–8 周

Eval 飞轮 + 计划校准

≥30 条任务（可压到 20）；回归门禁；用 hunter 增量做「学习 Diff」改当月比重。

验收：两版 Runtime 并排数字；下月加减主题写进文档。

4 周压缩

周1=A · 周2=B · 周3=C（砍 Subagent）· 周4=D（Eval≥20）。牺牲深度，不牺牲有数字的 Eval。

每周 Checklist

勾选状态保存在本机。周日回顾一次。

通用每周

阶段示例（按当前阶段勾）

用招聘增量校准计划

主航道不变；只调本月项目比重。页面顶部的「今日变更」会在每次抓取后重建。

cron / python3 main.py run 产出 latest.json。
构建脚本对比 prev_snapshot.json，写出 data/dashboard.json（新岗 / 升温技能）。
你只看硬核信号：Harness、MCP、沙箱、Eval、Trace、长任务、上下文…
写一张学习 Diff：信号↑ → 下周练什么；信号↓或只出现在 PM/HR → 降权。

必读主题锚点：ReAct · Tool calling · MCP · Checkpoint · Working Set · OTel · Docker/隔离 · 自建 Eval。读完立刻落到 Runtime 的一个改动。