这是一份为您定制的 Markdown 格式学习清单。您可以将其复制到 Obsidian、Notion 或 GitHub 仓库中，作为您的年度技能进阶指南。

🚀 软件工程/SRE 专家：AI 胜任力进阶路线图 (2025)

本计划基于普渡大学（Purdue University）提出的“AI 工作胜任力”模型，结合软件工程与 SRE 的职业特性定制。

📅 第一阶段：AI 辅助开发 (Q1: 理解与高效集成)

目标： 实现 100% 的样板代码、单元测试和文档由 AI 辅助生成。

• 掌握 AI 原生 IDE 工作流

• 深入学习 Cursor/Windsurf 的 Agent 模式，练习跨文件代码重构。

• 实践：利用 AI 将一个旧项目的技术栈进行版本升级（如 Python 3.8 -> 3.12）。

• 进阶提示工程 (Engineering Prompting)

• 掌握思维链（Chain-of-Thought）技巧，编写能够解释复杂架构逻辑的 Prompt。

• 资源：阅读 DeepLearning.AI: Prompt Engineering for Developers。

• 构建本地 RAG 辅助系统

• 使用 LlamaIndex 或 LangChain 索引个人本地技术文档或公司 Wiki。

• 实践：搭建一个能回答“我们系统如何处理跨域认证”的私有助手。

📅 第二阶段：AIOps 智能运维 (Q2-Q3: 识别与决策)

目标： 利用 AI 降低平均故障恢复时间 (MTTR)，实现自动化风险识别。

• 日志与指标的 AI 自动化

• 学习使用 ELK + AI 或 Prometheus AI 插件 进行异常模式识别。

• 实践：编写脚本调用 LLM API，对生产环境的 Error Log 进行自动总结并分类。

• 构建 SRE 智能体 (Agentic Workflow)

• 学习 CrewAI 或 LangGraph，设计一个能自动执行 Runbook 的多智能体流程。

• 实践：实现一个在收到 PagerDuty 告警后，自动收集上下文并建议修复方案的 Slack 机器人。

• AI 成本与治理 (FinOps)

• 学习评估 LLM 的 Token 成本与推理延迟，制定模型选型决策（如 GPT-4 vs. Local Llama-3）。

• 实践：为团队建立一套“AI 工具使用安全与隐私准则”。

📅 第三阶段：LLMOps 与 AI 安全 (Q4: 适应与进化)

目标： 掌握 AI 系统在生产环境中的部署、监控与防御。

• LLMOps 工程化实践

• 学习 Weights & Biases 或 MLflow，跟踪 AI 模型在应用中的表现。

• 资源：完成 Full Stack LLM Boot Camp。

• AI 安全防护 (Red Teaming)

• 掌握 OWASP 定义的 LLM 前十大安全漏洞（如提示词注入、敏感信息泄露）。

• 实践：对自己的 AI 应用进行压力测试，确保其不会执行非授权的 Shell 命令。

• 探索 Physical AI 与边缘部署

• 关注普渡大学重点方向：研究如何在受限环境下部署小型语言模型（SLMs）。

🛠 推荐工具箱

🔗 核心学习资源库

1. 技能地图： Roadmap.sh - AI Engineer
2. 深度学习课： DeepLearning.AI (吴恩达)
3. 开源文档： LangChain Python Docs
4. 安全指南： OWASP for LLM Applications

我的学习格言： “AI 不会取代 SRE，但使用 AI 的 SRE 将会取代不使用 AI 的 SRE。”

你想让我针对清单中的某一个具体行动（例如：如何使用 CrewAI 构建运维智能体）为您详细拆解第一步的操作指南吗？