Day 60：60天总复盘 & 后续3个月规划
学习目标
- 梳理 从 Day 01–60 的整体能力树（前端 + AI 全流程）
- 确认 自己已经能独立完成哪些类型的 AI 应用
- 制定 接下来 3 个月的深度学习/实战规划
一、60 天能力盘点（极简版）
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AI 基础 & 核心技术
- LLM / Prompt / Function Calling / Embedding / RAG / Agent
- LangChain：Chain / Memory / Router / LCEL / 多 Agent 协同
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前端 + AI 能力
- SSE 流式聊天、RAG 问答、代码助手、知识中心
- 通用 hooks：
useChat / useStreamingChat / useSSE / useThrottledText - 调试面板 / Prompt 实验台 / 多会话 & 多 Tab 同步 / 本地缓存
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工程化 & 产品化
- 性能优化：虚拟列表、流式节流、Token & 缓存策略
- 安全：Prompt 注入、多租户权限、日志脱敏、XSS 防护
- 工作流：巡检/日报流程、前端配置器、任务监控页
- 抽象出一个前端 AI 基础库（hooks/components/utils）
二、你现在“能做”的事情（可以直接写进简历）
- 独立设计 & 实现：
- 通用 AI 聊天 + 文档问答（RAG）
- 前端代码助手（解释/修复/重构/测试）
- 带调试/日志/实验台的 AI 控制台页面
- 能把新业务的“问答/报表/文档”需求映射到：
- Prompt 模板 + RAG 配置 + Function Calling + 前端 UX
三、后续 3 个月规划（建议）
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第1个月：LangChain & 工作流深挖
- 多 Agent 场景再做 1–2 个实战
- 更复杂的工作流配置/分支条件（if/else、循环）
- 前端工作流编辑器打磨（更好用的 DAG UI）
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第2个月：多模态 & 结构化结合
- 深入图片/表格/文件场景，把 demo 做成可用工具
- 更严谨的报表语义层（指标/维度/权限）+ NL → SQL 通路
- 针对你所在业务做 1 个“线上可用的多模态小功能”
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第3个月：开源/分享 & 职业化输出
- 把
ai-frontend-kit这种基础库整理成可公开的 GitHub 项目 - 至少写 2–3 篇系统性长文（系列文）+ 1–2 次内部/外部分享
- 在简历/Portfolio 里完善“前端 + AI”标签，准备下一次机会
- 把
总结一句话
60 天之后，你已经从“会用 ChatGPT 的前端”升级成“能独立设计并落地 AI 功能的前端工程师”，接下来就是把这些能力在真实业务和开源中不断放大。