今天总结了一个彻底解决codex网络问题的skills，更新了简历与最新成果，了解了AI细分领域的方向。明天计划下一阶段的计划，尤其是关于学评通的事情。
100天 AI Product Builder 计划｜Day 36 学习记录
Codex 网络 Skill、简历更新与 AI 方向梳理
解决一次问题只是短期结果，把诊断过程、判断规则和操作步骤沉淀成可复用 Skill，才能形成长期能力。方向选择也不能只看概念和趋势，而要与真实项目、岗位要求和可展示成果连接。
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Daily Review
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今日完成
今天总结并完善了一个用于彻底解决 Codex 网络问题的 Skill，更新了简历与近期项目成果，同时了解了 AI 行业不同细分领域的方向。
今日卡点
今天补充了工具、成果和方向信息，但下一阶段的核心主线还没有完全收敛。尤其是“学评通”目前仍处于方案描述阶段，需要进一步明确真实用户、核心场景、MVP 范围和验证方式。
今日收获
解决一次问题只是短期结果，把诊断过程、判断规则和操作步骤沉淀成可复用 Skill，才能形成长期能力。方向选择也不能只看概念和趋势，而要与真实项目、岗位要求和可展示成果连接。
下一步
制定下一阶段的具体计划，重点梳理“学评通”的目标用户、核心问题、AI 介入点、MVP 范围、验证方式、阶段产出和作品集展示路径。
Direction Planning
把工具、成果和方向汇合到真实项目
下一阶段不再继续平行积累概念，而是围绕明确项目形成学习、构建、验证和展示闭环。
01
Codex 网络问题的处理过程已经从一次性排障沉淀为可复用 Skill。
02
简历需要持续同步最新成果，同时保证项目职责、结果和能力证据表达准确。
03
AI 产品、Agent、应用开发、解决方案和评估等方向需要结合岗位与项目进一步区分。
04
下一阶段不应继续泛化探索，而要围绕一个真实项目形成学习、构建、验证和展示闭环。
05
“学评通”可以作为下一阶段重点候选，但需要先完成用户、场景、MVP 和验证计划。
Next Step
制定学评通下一阶段计划
制定下一阶段的具体计划，重点梳理“学评通”的目标用户、核心问题、AI 介入点、MVP 范围、验证方式、阶段产出和作品集展示路径。