第一阶段：Python 核心与“底层透明化” (Day 1 - 15)
目标： 不仅会写 Python ，还要懂它在内存里是怎么跑的。
Day 1-5：语法与内存模型
任务： 使用 Cursor 编写基础逻辑，但要求 AI 解释：Python 的垃圾回收机制 (GC) 和 引用计数。
手写挑战： 不使用内置函数，手写一个简单的 Hash Table （哈希表） 逻辑，理解 Python 字典 dict 的 $O(1)$ 查找原理。
Day 6-10：函数式编程与生成器
任务： 学习处理大数据的 yield 生成器。
手写挑战： 写一个流式读取 5GB 日志文件的脚本，确保内存占用低于 100MB 。
Day 11-15：算法逻辑增强
任务： 让 AI 讲解快速排序和二分查找。
手写挑战： 在 LeetCode 刷 20 道经典题（链表反转、二叉树遍历），要求先手写伪代码，再让 AI 转化为 Python 。
第二阶段：工程化地基——Linux 、Git 与 SQL (Day 16 - 30)
目标： 像真正的工程师一样管理代码和数据。
Day 16-20：Windows 中的 Linux (WSL2) 与环境
任务： 在 Windows 上安装 WSL2 (Ubuntu)，学习 vim, grep, awk 等命令。
Day 21-25：数据库底层与 SQL 优化
任务： 安装 MySQL ，让 AI 生成 10 万条随机数据。
手写挑战： 编写复杂的 JOIN 查询和 Subquery 。
Day 26-30：Git 实战与架构思维
任务： 模拟多人协作，手动解决一次 Git Merge Conflict 。
第三阶段：全栈开发与 API 架构 (Day 31 - 45)
目标： 构建高并发后端接口
Day 31-38：FastAPI 深度进阶
任务： 构建一个 RESTful API 服务。
手写挑战： 手动实现一个 JWT (JSON Web Token) 鉴权流程，不直接调用现成库。
Day 39-45：系统架构拆解
任务： 学习 MVC 模式 或 领域驱动设计 (DDD) 简化版。
手写挑战： 设计一个“电商秒杀系统”的数据库表结构，让 AI 审计并发死锁风险。
第四阶段：AI 应用实战与面试冲刺 (Day 46 - 60)
Day 46-54：终极项目——AI 知识库助手 (RAG)
核心功能： 用户上传文档 -> 向量化 (Embedding) -> 存入向量数据库 -> AI 检索问答。
