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面向想入门AI项目管理的零基础读者，提供一个可落地的风险预警小工具教程。包含Python环境准备、Jira任务数据模拟、风险评分脚本、cron定时运行和告警验证，帮助你把AI项目经理学习转化为可运行的项目风险监控能力。

面向运维人员的 AI AIOps 入门实操：用 Python 读取 Nginx 日志，提取请求频率、错误码比例等特征，通过 Isolation Forest 识别异常时间窗口，并给出验证方法和常见避坑点。

AI LLMOps学习入门：讲清LLMOps与MLOps的本质区别，围绕提示词版本管理、模型调用监控、成本观测三个核心环节给出可落地的验证方法，适合刚接触大模型运维的读者建立学习框架。

面向AI模型评测学习的实操教程，讲解如何用lm-evaluation-harness在Linux服务器上评测开源模型，涵盖环境准备、命令参数、结果解读和常见报错处理，适合刚接触模型评测的开发者。

面向零基础用户的AI提示词工程学习教程，讲解角色设定、任务描述、格式约束、少样本示例和迭代验证方法，帮助读者写出稳定可用的提示词，减少输出跑偏和格式混乱。

AI深度学习入门教程，面向零基础用户，使用PyTorch在MNIST数据集上完成手写数字识别训练。包含虚拟环境创建、依赖安装、模型定义、训练循环、准确率验证和显存/报错排查，帮助读者跑通第一个深度学习模型。

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