AI Coding 时代的全栈开发知识库目录

零、前言

1、Vibe Coding 与全栈开发：AI Coding 时代的开发方式、全栈知识地图、学习路径

一、计算机底层

1、从晶体管到 CPU：开关、电路、逻辑门、寄存器、指令执行

2、计算机组成原理：冯诺依曼架构、指令系统、控制器、存储体系、总线与 I/O、CPU 性能优化

3、操作系统：进程、线程、内存、文件系统、系统调用

4、数据编码、存储与传输：二进制、字符编码、压缩、序列化、网络传输

5、计算机网络：分层模型、IP、TCP、UDP、DNS、HTTP、HTTPS

6、数据结构与算法：数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表、排序、搜索

7、编程语言图谱：Web 前端、后端、移动开发、AI / 数据、系统编程、云原生

8、编译原理：词法分析、语法分析、AST 可视化、语义分析、代码优化、目标代码生成

9、类型系统：静态类型、动态类型、强类型、弱类型、类型推断

二、开发环境与工具

1、IDE 与编辑器：编辑、补全、运行、断点、插件、AI 辅助

2、命令行与 Shell：macOS 终端、Windows WSL、Linux 终端、Bash、Zsh、Fish、PowerShell、CLI、TUI、转义序列

3、环境变量与 PATH：命令查找、运行配置、密钥配置、跨环境差异

4、端口与 localhost：系统端口、应用端口、localhost、127.0.0.1、0.0.0.0

5、SSH 与密钥认证：密码登录、密钥登录、非对称加密、Ed25519、RSA、远程服务器连接

6、包管理器：npm、yarn、pnpm、pip、conda、uv、cargo、go modules、Homebrew、apt、dnf / yum、winget、Chocolatey

7、Git 与代码协作：仓库、提交、分支、合并、冲突、回滚、PR、Issue、Code Review

8、调试：读懂错误信息、二分法、橡皮鸭、最小复现、断点、日志、网络抓包、AI 助力调试

9、正则表达式：匹配、捕获、替换、断言、常见实践

10、配置、协议与描述语言：JSON、YAML、XML、TOML、CSV、Protobuf、OpenAPI、GraphQL Schema、Dockerfile、Nginx、HCL

三、浏览器与前端

1、HTML / CSS：盒模型、Flexbox、Grid、语义化 HTML、SCSS、DOM、响应式布局

2、JavaScript：作用域、闭包、原型、this、异步、Promise、async / await

3、TypeScript：类型系统、泛型、接口、类型推断、类型收窄

4、前端框架对比：React、Vue、Angular、SSR、SSG

5、浏览器渲染管线：解析、DOM / CSSOM、渲染树、布局与重排、绘制与重绘、合成与 GPU 加速

6、JS 运行时：浏览器运行时、Node.js、V8、Web APIs、libuv、事件循环、调用栈与内存

7、前端框架的本质：声明式 UI = f(state)、响应式系统、组件化、编译时优化

8、状态管理：组件状态、全局状态、跨组件通信、Redux、Pinia、Zustand

9、路由与导航：前端路由、Hash 模式、History 模式、嵌套路由、权限路由

10、图形与动画：Canvas、SVG、WebGL、CSS 动画、动效性能

11、实时通讯：WebSocket、SSE、长轮询、实时消息推送

12、网页性能：加载性能、渲染性能、交互性能、资源优化

13、前端工程化：转译、打包、构建、Webpack、Vite、配置模板、Sourcemap、资源指纹

14、无障碍与国际化：i18n、a11y、多语言、键盘导航、屏幕阅读器

四、服务器与后端开发

1、后端语言与生态：Node.js、Go、Java、Rust、Python、框架生态与选择逻辑

2、后端项目如何运行：运行时、依赖管理、启动命令、环境配置、进程、端口、日志

3、HTTP 与网络协议：请求与响应结构、HTTP 方法、状态码、HTTPS / TLS、HTTP 缓存、跨域

4、一个请求的完整旅程：DNS、TCP、TLS、Nginx、后端服务、数据库、缓存、响应返回

5、Web 框架与后端工程：Web 框架本质、路由、中间件、控制器、参数校验、错误处理、配置管理、项目目录设计

6、API 入门与设计：函数 API、操作系统 API、Web API、SDK、API 文档、REST、GraphQL、gRPC、WebSocket

7、API 规范与数据格式：接口版本、统一响应格式、错误码、分页、过滤、排序、JSON、XML、Protobuf、MessagePack

8、认证与授权体系：HTTP Basic、Session + Cookie、Token、JWT、OAuth2、SSO、RBAC、ABAC

9、后端安全与接口防护：XSS、CSRF、SQL 注入、接口签名、Token 校验、重放攻击、防刷、限流、验证码、敏感数据脱敏、日志安全

10、数据访问与业务层：ORM、DAO、Repository、Service、事务边界、数据校验、数据一致性基础

11、并发、异步与多线程：并发、并行、进程、线程、协程、阻塞 I/O、非阻塞 I/O、事件循环、线程池

12、消息队列与事件驱动：生产者、消费者、发布订阅、削峰填谷、异步解耦、事件驱动架构

13、异步任务、定时任务与延迟任务：任务队列、生产消费模型、Cron、延迟队列、失败重试、幂等、失败补偿

14、限流与背压控制：限流算法、背压控制、重试风暴、多层限流架构

15、缓存架构与策略：缓存层次、Redis 使用场景、缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩、缓存一致性

16、搜索引擎：倒排索引、分词与文本分析、相关性排序、Elasticsearch、搜索优化

17、文件存储与对象存储：文件上传下载、对象存储接入、CDN、静态资源分发

五、数据

1、数据库原理：索引、事务、锁、MVCC、查询优化、执行计划

2、数据模型：关系型、文档型、图、时序、向量模型

3、SQL 与数据查询：SELECT、JOIN、GROUP BY、子查询、窗口函数、聚合分析

4、数据建模：实体、关系、主键、外键、范式、反范式、业务表结构设计

5、数据一致性与数据同步：强一致性、最终一致性、缓存一致性、数据迁移、数据备份

6、数据埋点与用户行为采集：事件埋点、页面埋点、点击埋点、曝光埋点、用户路径

7、数据分析基础：指标体系、PV、UV、DAU、转化率、留存率、漏斗分析

8、A / B 测试与实验驱动：实验分流、指标选择、显著性、实验结论

9、数据可视化与仪表盘：图表选择、BI 看板、监控面板、报表系统

10、数据治理与数据质量：准确性、完整性、一致性、及时性、数据血缘、数据权限

六、架构与系统设计

1、架构演进：物理服务器、单体架构、模块化单体、SOA 服务化、微服务、Serverless、云原生

2、分布式系统：CAP 定理、一致性模型、网络不可靠、时钟不同步、网络分区、部分失败、脑裂、事件排序、分布式事务

3、高可用与容灾：故障转移、容灾设计、故障检测与恢复、备份恢复、RTO、RPO

4、系统设计方法论：需求澄清、容量估算、架构设计、深入优化、权衡思维

5、经典架构模式：缓存模式、分库分表、消息队列、读写分离、CQRS、事件驱动

6、经典系统设计案例：短链服务、Feed 流系统、秒杀系统、IM 系统、搜索系统、RAG 系统

七、基础设施与运维

1、Linux 基础：目录结构、用户权限、文件操作、进程管理、系统服务

2、Docker 容器化：镜像、容器、Dockerfile、Compose、数据卷、容器网络

3、Kubernetes 容器编排：Pod、Deployment、Service、Ingress、ConfigMap、Secret

4、CI / CD 自动化：构建、测试、部署、回滚、流水线、发布策略

5、域名、DNS 与 HTTPS：域名解析、DNS 记录、证书、TLS、自动续期

6、负载均衡与流量分发：四层负载均衡、七层负载均衡、轮询、权重、健康检查

7、网关与反向代理：API 网关、Nginx、Ingress、路由转发、认证鉴权、限流

8、云平台实践：云服务器、云数据库、对象存储、CDN、负载均衡、Serverless

9、云厂商服务权限管理：IAM、角色、策略、AccessKey、最小权限原则

10、对象存储与 CDN：上传下载、权限控制、缓存刷新、静态资源加速

11、基础设施即代码与 Terraform：HCL、资源编排、环境一致性、自动化创建

12、监控、日志与告警：指标、应用日志、访问日志、错误日志、告警规则、通知渠道

13、链路追踪与可观测性：Trace、Span、调用链、性能瓶颈、分布式追踪

14、故障排查与应急响应：CPU 飙高、内存泄漏、磁盘满、网络不通、回滚、复盘

八、AI 模型、Agent 与 AI Coding

1、AI 简史与核心概念：机器学习、深度学习、生成式 AI、大模型、AI Coding

2、神经网络与深度学习：神经元、层、激活函数、反向传播、训练与推理

3、Transformer 与注意力机制：Self-Attention、位置编码、多头注意力、上下文建模

4、大语言模型工作原理：Token、预训练、指令微调、对齐、推理、上下文窗口

5、提示词工程：角色、目标、上下文、约束、输出格式、Few-shot

6、上下文工程：项目背景、目录结构、代码片段、错误日志、依赖关系、长期记忆

7、AI Coding 工作流：需求澄清、任务拆解、代码生成、调试、测试、重构、文档生成

8、AI 代码库理解：入口文件、目录结构、依赖关系、调用链、多文件修改

9、多模态模型：文本、图像、音频、视频、跨模态理解

10、图像生成原理：扩散模型、文生图、图生图、风格迁移

11、语音合成与识别：ASR、TTS、语音交互、多模态助手

12、Embedding 与向量检索：向量表示、语义相似度、向量数据库、近似最近邻

13、RAG 架构：文档加载、切分、向量化、检索、重排、生成、引用溯源

14、AI 协议：MCP、A2A、工具调用、上下文接入、外部系统集成

15、Agent 架构：目标、规划、工具调用、记忆、反思、单 Agent、多 Agent

16、模型微调与部署：本地模型、Ollama、llama.cpp、LoRA、量化、推理性能

17、AI 原生应用设计：聊天助手、知识库、自动化工具、智能工作流、代码助手

18、AI 能力词典：总结、改写、分类、抽取、生成、推理、规划、检索、审查

19、AI 安全与风险控制：提示词注入、数据泄露、越权调用、幻觉、人工验收

九、工程素养

1、代码质量与重构：可读性、命名、复杂度、重复代码、代码审查、代码健康度

2、测试策略：测试金字塔、单元测试、集成测试、E2E、TDD、Mock、测试数据

3、设计模式：创建型、结构型、行为型、前后端常见设计模式

4、安全防护与攻防基础：常见 Web 攻击、防御策略、安全检查清单、AI 辅助安全审计

5、技术文档写作：README、接口文档、架构文档、变更说明、故障复盘

6、开源协作：Issue、PR、贡献指南、许可证、社区沟通

7、技术选型方法论：需求匹配、团队能力、生态成熟度、性能、成本、长期维护

8、工程权衡思维：复杂度、交付速度、性能、稳定性、可维护性、成本

9、个人知识管理：笔记体系、知识库维护、项目复盘、案例沉淀