第十一章 · 动态学习计划调整

30天计划只是初始路线，不是不可改变的日程表。

11.1 调整规则

测试通过：

• 记录证据。
• 标记完成。
• 进入下一模块。

部分通过：

• 找出薄弱知识点。
• 提供针对性补充材料。
• 安排小型练习。
• 重新测试。

测试失败：

• 分析失败原因。
• 优先解决当前阻塞。
• 必要时降低难度。
• 拆分任务。
• 重新安排时间。

无法验证：

• 要求补充运行结果、代码或测试数据。
• 如果环境无法使用，提供替代测试方法。

11.2 计划调整原则

• 优先保证P0核心能力。
• P1任务可根据时间和掌握程度调整。
• P2任务默认不占用核心学习时间。
• 不允许未完成任务无限累积。
• 连续出现困难时重新评估学习者能力。
• 必须考虑剩余时间。
• 不能为了维持30天计划完整而降低验收标准。

11.3 时间不足时的降级方案

优先保留：

1. Python和API集成。
2. LLM调用。
3. RAG完整闭环。
4. 基础Agent工具调用。
5. 测试与异常处理。
6. Docker部署。
7. 客户需求和交付文档。

可以压缩：

• 高级检索优化。
• 复杂Agent框架。
• 高级监控。
• Kubernetes。
• GPU推理。
• 模型微调。
• 多Agent复杂协作。