三周（21天）每日任务打卡表，方便按天执行与追踪进度。我会结合之前给你设计的学习计划（AI应用工程师转型三周路线：Python/AI基础 → Prompt工程 → 实战应用 → 面试准备），拆解为每天的具体目标，并留出「打卡 ✔」位。
📅 AI应用工程师转型每日任务打卡表（3周）
🗓 第1周：AI基础与环境搭建
目标：快速掌握Python、AI基础概念，熟悉常用工具。
| 天数 | 学习目标 | 任务清单 | 打卡 |
| Day 1 | 环境搭建 & Python语法回顾 | ✅ 安装 Python、Jupyter、常用库（numpy、pandas、requests） ✅ 复习 Python 基础语法（函数、类、列表/字典操作） |
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| Day 2 | 数据处理 & API调用基础 | ✅ 学习 pandas 数据处理 ✅ 熟悉 requests 调用 API ✅ 用 OpenAI/通义千问 API 获取简单结果 |
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| Day 3 | LLM 基础认知 | ✅ 学习 LLM 基本原理（Transformer、训练方式） ✅ 阅读 GPT/Qwen 官方文档 |
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| Day 4 | Python 实战小练习 | ✅ 写一个脚本调用 GPT/Qwen API，总结一篇文章内容 ✅ 保存为 Markdown 文件 |
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| Day 5 | AI 工具链熟悉 | ✅ 学习 LangChain / LlamaIndex 基础 ✅ 跑通一个最小 Demo（文档问答） |
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| Day 6 | 复盘 & Mini项目 | ✅ 写一个「文本翻译器/摘要器」小项目 ✅ 尝试 Prompt 调优 |
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| Day 7 | 总结 | ✅ 整理一周学习笔记 ✅ 梳理“AI应用工程师必备技能清单” |
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🗓 第2周：Prompt 工程与应用开发
目标：掌握 Prompt 工程核心技巧，能做简单 AI 应用。
| 天数 | 学习目标 | 任务清单 | 打卡 |
| Day 8 | Prompt 基础 | ✅ 学习 Zero-shot、Few-shot 概念 ✅ 编写简历优化 Prompt 实验 |
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| Day 9 | Prompt 模板化 | ✅ 练习输出 JSON/Markdown 表格 ✅ 学习如何限制模型输出风格 |
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| Day 10 | Prompt 进阶 | ✅ Chain-of-Thought（逐步推理） ✅ ReAct（推理+行动）模式 |
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| Day 11 | 多轮交互设计 | ✅ 设计一个「智能日报生成器」 ✅ 用 Prompt 链完成信息提取+总结 |
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| Day 12 | 业务场景应用 | ✅ 针对“知识库问答”做 Prompt 调优 ✅ 使用 LangChain 实现检索+问答 |
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| Day 13 | 项目实战 | ✅ 开发一个“小型客服机器人” Demo ✅ 输出前端（Vue）界面 |
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| Day 14 | 总结 & Showcase | ✅ 整理提示词示例库 ✅ 写一篇博客或笔记展示成果 |
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🗓 第3周：实战项目与面试准备
目标：产出作品、准备简历与面试问答。
| 天数 | 学习目标 | 任务清单 | 打卡 |
| Day 15 | 项目选题 & 规划 | ✅ 确定2个实战项目（如智能简历助手、知识库问答） ✅ 设计需求文档 |
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| Day 16 | 项目开发（1） | ✅ 完成“智能简历助手”后台逻辑 ✅ 实现 Prompt 链 |
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| Day 17 | 项目开发（2） | ✅ 完成“知识库问答”功能 ✅ 集成外部文档搜索 |
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| Day 18 | 前端集成 | ✅ 用 Vue 编写前端界面 ✅ 接入 API 与 Prompt 模板 |
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| Day 19 | 测试与优化 | ✅ 测试项目输出 ✅ 优化 Prompt（few-shot + 结构化输出） |
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| Day 20 | 简历准备 | ✅ 优化个人简历，增加 Prompt 工程亮点 ✅ 总结项目成果 |
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| Day 21 | 模拟面试 & 总结 | ✅ 练习讲解 Prompt 案例 ✅ 梳理常见面试问题（AI基础、应用设计、Prompt优化） |
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📌 使用方式
- 打印出来贴墙上，完成一天任务就打 ✔
- 或者做成 Excel / Notion 表格，方便打卡和记录笔记
- 每周结束写总结，记录「收获、问题、改进计划」
