在开始搜集资料前，必须向用户询问以下信息：

1. 学习主题

询问用户想要学习的具体主题，例如：

• 深度学习/机器学习的某个子领域（如：Transformer、强化学习、计算机视觉、NLP等）
• 某个具体技术（如：PyTorch、TensorFlow、LangChain等）
• 某个应用领域（如：推荐系统、自动驾驶、医学AI等）

2. 学习范围

询问用户的学习深度和范围：

• 入门级：基础概念、入门教程、快速上手
• 进阶级：深入原理、最佳实践、工程实现
• 专家级：前沿研究、论文阅读、学术动态
• 全面级：从入门到精通的完整学习路径

3. 偏好设置

询问用户的学习偏好：

• 语言偏好（中文/英文/两者都要）
• 是否需要视频教程
• 是否需要实战项目
• 重点关注哪类资源（书籍/博客/论文/框架）

根据用户需求，使用搜索工具系统性搜集以下类型的资源：

⚠️ 搜索策略：WebSearch 优先 → Brave Search 备用 → Brave Search 每次调用后必须 sleep 1 防止 QPS 超标

1. 权威书单（全球资源优先）

搜索关键词示例：

• {主题} best books (优先)
• {主题} textbook recommendation (优先)
• {主题} must read books
• {主题} 经典书籍推荐 (辅助)

评估标准：

• 作者权威性（知名学者、业界专家）
• 出版社声誉（O'Reilly、Manning、Springer、MIT Press、Cambridge University Press等）
• 社区评价（Amazon评分、Goodreads、豆瓣评分）
• 更新时效性

购买渠道：

• Amazon (amazon.com) - 全球最大
• O'Reilly Safari (oreilly.com) - 技术订阅
• Springer Link (link.springer.com) - 学术书籍
• Manning (manning.com) - 编程书籍
• Packt (packtpub.com) - 技术书籍
• Book Depository (bookdepository.com) - 免运费
• AbeBooks (abebooks.com) - 二手书
• 京东/当当 - 中文版 (辅助)

2. 权威博客和教程（全球资源优先）

搜索关键词示例：

• {主题} tutorial (优先)
• {主题} blog posts (优先)
• {主题} comprehensive guide
• {主题} 教程 知乎 (辅助)

重点来源（按优先级排序）：

1. 官方文档和教程 - 最权威
2. 国际知名博客：

- Towards Data Science (Medium)

- Machine Learning Mastery - Jason Brownlee

- Jay Alammar - Transformer可视化

- Distill.pub - 高质量交互式解释

- Lil'Log - Lilian Weng (OpenAI)

- Sebastian Ruder - NLP综述

- Andrej Karpathy - 前Tesla AI总监

- Christopher Olah - Google Brain

- Chip Huyen - ML系统设计

- Eugene Yan - ML工程实践

1. Medium技术文章
2. 个人技术博客（知名研究者或工程师）
3. 中文博客（辅助）：知乎专栏、CSDN优质文章

3. 权威网站和平台（全球资源优先）

搜索和推荐（按优先级排序）：

• 课程平台：

- Coursera (coursera.org) - 斯坦福、DeepLearning.AI

- edX (edx.org) - MIT、Harvard

- Udacity (udacity.com) - 纳米学位

- fast.ai (fast.ai) - 实践导向，完全免费

- MIT OpenCourseWare (ocw.mit.edu)

- Stanford Online (online.stanford.edu)

- Khan Academy (khanacademy.org) - 基础数学

- YouTube - 3Blue1Brown, Sentdex, StatQuest

- B站优质UP主 (辅助)

• 学习社区：

- Kaggle (kaggle.com) - 竞赛和数据集

- Papers With Code (paperswithcode.com) - 论文+代码

- Hugging Face (huggingface.co) - 模型和数据集

- GitHub - 开源项目

- Weights & Biases (wandb.ai) - 实验追踪

• 官方资源：框架官网、学术机构网站
• 问答社区：Stack Overflow、Reddit (r/MachineLearning, r/LearnMachineLearning)、知乎(辅助)

4. 框架和工具

搜索关键词示例：

• {主题} framework comparison
• {主题} 工具 推荐
• {主题} library github

收集信息：

• 框架名称和官网
• GitHub Star数和活跃度
• 学习曲线评估
• 适用场景
• 官方教程和文档链接

5. 论文资源

搜索关键词示例：

• {主题} survey paper
• {主题} 综述论文
• {主题} seminal papers
• {主题} arxiv

重点来源：

• arXiv（预印本）
• Google Scholar
• Papers With Code
• Semantic Scholar
• ACL Anthology（NLP领域）
• CVF Open Access（计算机视觉领域）

⚠️ 重要提示：论文下载是高优先级任务，在条件允许的情况下尽量执行。下载后必须按规范重命名，不要保留原始文件名。

对于搜集到的重要论文，尝试自动下载：

下载源优先级

1. arXiv - 直接下载PDF

- URL格式：https://arxiv.org/pdf/{paper_id}.pdf

1. Papers With Code - 获取论文链接和代码

- 搜索论文标题获取下载链接

1. Semantic Scholar - 获取PDF链接

- API：https://api.semanticscholar.org/

1. OpenReview - 会议论文

- 直接提供PDF下载

1. ACL Anthology - NLP论文

- URL格式：https://aclanthology.org/{paper_id}.pdf

1. CVF - 计算机视觉论文

- CVPR、ICCV等会议论文

下载流程

```

对于每篇论文：

1. 检查是否有arXiv链接 -> 直接构建PDF URL下载
2. 检查是否有DOI -> 尝试Sci-Hub镜像（仅供学术研究）
3. 检查是否开放获取 -> 直接下载
4. 记录无法下载的论文，提供替代方案

```

保存位置

• 在当前工作目录创建：./learning-resources/{主题}/papers/
• 必须重命名：{年份}_{第一作者}_{简短标题}.pdf（不要保留原始文件名）
• 命名示例：2017_Vaswani_Attention_Is_All_You_Need.pdf

---

⚠️ 核心步骤：基于搜集到的资源（特别是论文），构建结构化的知识体系。

1. 论文知识提取

对于每篇下载的论文，提取以下信息：

| 提取项 | 说明 |

|--------|------|

| 核心概念 | 论文提出或依赖的关键概念 |

| 前置知识 | 理解论文需要的先修知识 |

| 创新点 | 论文的主要贡献 |

| 应用场景 | 技术的实际应用 |

| 难度等级 | 入门/进阶/专家 |

2. 建立概念依赖关系

分析概念之间的依赖，构建学习图谱：

```

基础概念（先学）

↓

核心技术（中间）

↓

进阶应用（后学）

↓

前沿研究（最后）

```

3. 划分学习阶段

将所有资源按难度和依赖关系划分为四个阶段：

| 阶段 | 名称 | 内容 | 目标 |

|------|------|------|------|

| 阶段 1 | 基础概念 | 数学基础、核心定义、入门教程 | 建立基本认知 |

| 阶段 2 | 核心技术 | 经典算法、核心论文、实践框架 | 掌握核心能力 |

| 阶段 3 | 进阶应用 | 工程实践、优化技巧、实战项目 | 能够独立应用 |

| 阶段 4 | 前沿研究 | 最新论文、SOTA方法、开放问题 | 了解研究前沿 |

4. 生成学习路径

为每个阶段规划具体的学习顺序和建议时间：

```

阶段 N: {阶段名称}

├── 学习目标: {本阶段要达成的目标}

├── 建议时长: {预估学习时间}

├── 资源列表:

│ ├── 必修: {必须学习的资源}

│ └── 选修: {可选的补充资源}

├── 论文阅读:

│ ├── {论文1} - {核心知识点}

│ └── {论文2} - {核心知识点}

└── 阶段检验: {如何判断已掌握本阶段内容}

```

⚠️ 重要：生成交互式 HTML 学习文档，而非简单的 Markdown 列表。

HTML 文档结构

生成 learning-guide.html，包含以下部分：

```html

```

样式规范

| 元素 | 样式要求 |

|------|----------|

| 整体 | 暗色主题（#1a1a2e 背景），现代感 |

| 阶段卡片 | 渐变边框，悬停动画 |

| 资源卡片 | 圆角，阴影，标签分类 |

| 进度条 | 动态显示学习进度 |

| 论文卡片 | 突出显示知识点，链接到本地 PDF |

阶段卡片内容

每个阶段卡片包含：

```html

```

论文卡片内容

```html

```

同时生成 Markdown 版本

为兼容性保留 README.md，内容精简版：

```markdown

# {主题} 学习资料

> 📖 完整学习指南请打开 [learning-guide.html](./learning-guide.html)

• 书籍: {N} 本
• 课程: {N} 门
• 论文: {N} 篇

1. 阶段 1 - 基础概念: {简述}
2. 阶段 2 - 核心技术: {简述}
3. 阶段 3 - 进阶应用: {简述}
4. 阶段 4 - 前沿研究: {简述}

| 文件名 | 标题 | 阶段 |

|--------|------|------|

```

1. 保存文件（在当前工作目录下）：

```

./learning-resources/{主题}/

├── learning-guide.html # 🌟 主要学习指南（HTML）

├── README.md # 快速概览（Markdown）

├── resources.json # 结构化数据

├── knowledge-graph.json # 知识图谱数据

├── papers/ # 下载的论文

│ ├── 2017_Vaswani_Attention.pdf

│ └── ...

├── code/ # 相关代码资源（如有）

└── notes/ # 学习笔记目录（预留）

```

1. resources.json 结构：

```json

{

"meta": {

"topic": "{主题}",

"scope": "{学习范围}",

"generated_at": "{时间戳}"

},

"stages": [

{

"id": 1,

"name": "基础概念",

"goal": "{目标}",

"duration": "{时长}",

"resources": [...],

"papers": [...],

"checkpoint": "{检验标准}"

}

],

"books": [...],

"courses": [...],

"papers": [

{

"title": "{标题}",

"authors": "{作者}",

"year": 2017,

"stage": 2,

"difficulty": "进阶",

"knowledge_points": [...],

"prerequisites": [...],

"local_path": "papers/xxx.pdf",

"arxiv_url": "..."

}

],

"knowledge_graph": {

"nodes": [...],

"edges": [...]

}

}

```

1. 打开学习指南：

- 生成完成后用默认浏览器打开 learning-guide.html

- macOS: open learning-guide.html

- Linux: xdg-open learning-guide.html

- Windows: start learning-guide.html

```

1. 询问用户 -> 获取主题、范围、偏好
2. WebSearch（优先） -> 搜集各类资源（Brave Search备用，需sleep 1）
3. 评估筛选 -> 保留权威高质量资源
4. 论文下载（高优先级） -> 下载重要论文并按规范重命名
5. 知识体系构建 -> 提取论文知识点，划分学习阶段，生成学习路径
6. 生成 HTML 指南 -> 创建结构化交互式学习文档
7. 保存展示 -> 保存文件并用浏览器打开

```

1. 质量优先：宁缺毋滥，只推荐真正有价值的资源
2. 来源标注：所有资源都要标明来源和链接
3. 时效性：标注资源的发布/更新时间
4. 版权尊重：论文下载仅限合法渠道，尊重版权
5. 个性化：根据用户的具体需求定制资源清单
6. 可操作性：提供清晰的学习路径和建议

用户：帮我搜集深度学习相关的学习资料

助手：好的！为了给你搜集最合适的学习资料，我需要了解几个问题：

1. 学习主题：你想学习深度学习的哪个方向？

- 通用深度学习基础

- 计算机视觉（CV）

- 自然语言处理（NLP）

- 强化学习（RL）

- 生成式AI（如：大语言模型、Diffusion）

- 其他（请说明）

1. 学习范围：你目前的水平和学习目标是？

- 入门级：零基础，想要快速入门

- 进阶级：有基础，想要深入理解

- 专家级：熟练掌握，关注前沿研究

- 全面级：想要完整的学习路径

1. 偏好设置：

- 语言偏好：中文/英文/都可以

- 是否需要视频教程？

- 是否需要实战项目？

- 最关注哪类资源？（书籍/博客/论文/框架）

请回答以上问题，我将为你量身定制学习资料清单！