AISA 56 天逐日执行课程

周期：2026-08-24 ～ 2026-10-18，共 56 个自然日
总纲：docs/AISA_DEEP_LEARNING_8_WEEK_PLAN_2026.md
进度：docs/daily/AISA_LEARNING_PROGRESS.md
规则：先闭卷、再学习；先验证、再总结；不求职、不追求笔记数量

1. 日历与执行口径

每周一至周五是核心学习，周五执行 Gate 初测；周六 teach-back、纠错与必要的 Gate 重测；周日休息，最多做 20 分钟轻量回忆。Gate 未通过时实际结束日期允许顺延。

复习标记：R1:Dxx 表示复习前一天内容，R2:Dxx 表示复习七天前内容，R3:Dxx 表示复习三十天前内容。

每天使用 DAILY_NOTE_TEMPLATE.md，复杂实验使用 EXPERIMENT_LOG_TEMPLATE.md。每个退出条件都必须有自己的解释、图表、原始结果或失败记录作为证据。

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2. Week 1：AI 系统认知与边界（U1）

D01 · 2026-08-24 · 核心学习

• 核心问题：当前仓库中真实存在什么 AI 系统？
• 闭卷：写出五个核心问题；凭记忆画业务、数据、模型、工具、控制、运行、复习七层图。
• 输入：app/aml-copilot/page.tsx、app/agent-arch-lab/page.tsx、app/agent-platform/page.tsx。
• 学习/实操：沿三个页面的 import 链逆向阅读，建立仓库知识地图；把发现分成事实、推断、未知。
• 产出：W1 综合笔记 §1、初始误区表、3 张“系统不等于模型”概念卡。
• 退出条件：地图覆盖七层；至少列出 10 个待验证问题；保留闭卷原稿。复习：N。

D02 · 2026-08-25 · 核心学习

• 核心问题：rule、workflow、RAG、copilot、agent 如何分界？
• 闭卷：把 12 个代表性任务分类并写理由。
• 输入：src/aml/typology.ts、src/agent/rag/hybridSearch.ts、src/agent/loop.ts。
• 学习/实操：用输入、状态、决策权、失败面、审计五维建立对比表；每类写一个反例；设计 3 个 no-AI 场景。
• 产出：W1 综合笔记 §2、5 张边界卡、错分任务记录。
• 退出条件：纠错后至少 10/12 正确；每项都有适用和失效条件。复习：N；R1:D01。

D03 · 2026-08-26 · 核心学习

• 核心问题：三个 AI 页面如何形成数据流、决策流和状态流？
• 闭卷：画 AML Copilot 的 Context/Container 草图。
• 输入：三个页面源码、docs/AI_ARCHITECTURE_VIEWS_C4_ARC42_42010_PLAYBOOK.md。
• 学习/实操：逆向重建三个页面的 C4、数据流和决策 owner；标注真实实现、教学模拟和未知。
• 产出：三张图及索引、3 张 data/decision/state 辨析卡。
• 退出条件：每个节点能对应真实文件；数据流、模型输出和人工决定不混用。复习：N；R1:D02。

D04 · 2026-08-27 · 核心学习

• 核心问题：什么条件使一次 AI 实验可复现？
• 闭卷：列出至少 8 个可能改变结果的环境变量。
• 输入：package.json、pnpm-lock.yaml、docs/daily/AISA-NEXT-DAY0-PROJECT-AUDIT-LEARNING-PLAN.md。
• 学习/实操：记录 Node/pnpm/commit/lockfile；运行 typecheck、test、build；保存命令、耗时、成功和失败分类。
• 产出：W1 环境实验日志、环境契约卡、ENV-001 等阻塞记录。
• 退出条件：三条基线都有真实记录；失败有复现命令、观察和下一假设。复习：N；R1:D03。

D05 · 2026-08-28 · Gate 初测

• 核心问题：能否闭卷解释当前系统边界并识别 no-AI 场景？
• 闭卷：30 分钟完成 U1 十题、重画 AML 图、重新分类 12 个任务。
• 输入：只在完成前测后查看本周笔记和源码。
• 学习/实操：标记真实/模拟/未知；完成 3 个 no-AI 判断；按五维执行 U1 Gate。
• 产出：W1 综合笔记初稿、U1 Gate 初测、错题卡。
• 退出条件：分类≥10/12、自测≥80%、三个 no-AI 理由成立、五维≥8/10 且无 0；否则标记 🔁。复习：N；R1:D04。

D06 · 2026-08-29 · Teach-back 与纠错

• 核心问题：能否不借助图表讲清“AI 系统不是模型”？
• 闭卷：15 分钟口述，并回答“去掉 LLM 后系统还剩什么”。
• 输入：只查 U1 错题对应的最小资料。
• 学习/实操：接受 3 个反例追问；针对最弱维度补一个实验或重画一图；必要时重测 Gate。
• 产出：teach-back 追问记录、5 张弱项卡、U1 最终决定。
• 退出条件：能回答三个追问；失败项完成复测；U1 标记 ✅ 或 🔁。复习：R1:D05。

D07 · 2026-08-30 · 休息与轻回忆

• 核心问题：一周后还能重建哪些结构？
• 闭卷：写五种系统形态并画 AML 图骨架。
• 输入：不新增资料。
• 学习/实操：最多 20 分钟；核对后只纠正影响最大的 3 个错误。
• 产出：3 张弱项卡、一个连接 Week 2 的问题。
• 退出条件：明确 U1 状态；未通过项进入下一学习日第一优先级。复习：R1:D06。

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3. Week 2：AML 领域与决策建模（U2）

D08 · 2026-08-31 · 核心学习

• 核心问题：AML 判断发生在什么生命周期和业务上下文中？
• 闭卷：排列 KYC、监控、alert、case、调查、SAR、review、audit。
• 输入：docs/AML_COPILOT_PRD.md、docs/AI_AML_ALERT_TRIAGE_INVESTIGATION_WORKBENCH_PLAYBOOK.md、src/aml/types.ts。
• 学习/实操：从现有类型和页面反向画生命周期；建立中英文统一语言及 owner。
• 产出：W2 综合笔记 §1、术语表、10 张统一语言卡。
• 退出条件：生命周期无角色跳跃；每个术语有输入、输出和 owner。复习：N；R1:D07；R2:D01。

D09 · 2026-09-01 · 核心学习

• 核心问题：observation、inference、recommendation、decision 如何隔离？
• 闭卷：对 10 句话分类并标出依据。
• 输入：src/aml/sarDraft.ts、src/aml/hitl.ts、docs/AML_GOVERNANCE_MAP.md。
• 学习/实操：把一个案例拆成事实、推断、建议、决定和未知；制造 3 个证据冲突反例。
• 产出：证据分类表、5 张边界卡、W2 综合笔记 §2。
• 退出条件：至少 8/10 正确；推断能追溯事实；决定都有 owner。复习：N；R1:D08；R2:D02。

D10 · 2026-09-02 · 核心学习

• 核心问题：AS-IS 与 TO-BE 在哪些异常路径上真正不同？
• 闭卷：画 alert→case→review 主路径。
• 输入：docs/AI_BUSINESS_PROCESS_REENGINEERING_BPMN_DMN_PLAYBOOK.md、docs/abpa/templates/03-bpmn-pain-metrics.md。
• 学习/实操：画 AS-IS/TO-BE BPMN；建立缺证、冲突、超时、退回、重开异常矩阵。
• 产出：两张 BPMN、异常矩阵、3 张 BPMN 规则卡。
• 退出条件：两图角色一致；至少 5 条异常路径有触发、owner 和终态。复习：N；R1:D09；R2:D03。

D11 · 2026-09-03 · 核心学习

• 核心问题：AML 各上下文应拥有哪些模型和决策？
• 闭卷：列出 KYC、监控、调查、报告、链上分析的边界。
• 输入：docs/arch/day9-ddd-strategic-design-advanced.md、docs/arch/day11-financial-domain-modeling.md、src/aml/typology.ts。
• 学习/实操：划分五个 bounded context；画 context map；分析地址、钱包、账户、客户为何不能等同。
• 产出：上下文图、5 张身份边界卡、W2 综合笔记 §3。
• 退出条件：每个实体有明确语义 owner；指出至少 3 种地址归因局限。复习：N；R1:D10；R2:D04。

D12 · 2026-09-04 · Gate 初测

• 核心问题：能否把流程、领域、证据和决定组织成一致模型？
• 闭卷：用陌生 AML/链上案例在 30 分钟内建模。
• 输入：docs/AI_FINANCIAL_CRIME_TYPOLOGY_SCENARIO_COVERAGE_PLAYBOOK.md、docs/finance-design/03-risk-engine/adr/ADR-003-决策编排模式.md。
• 学习/实操：建立 DMN 决策表和 alert→case→evidence→review 映射；执行 U2 Gate。
• 产出：《AML × 链上资金流领域模型》初稿、U2 错题。
• 退出条件：BPMN、DMN、领域模型命名一致；能指出证据、权限和审计字段；五维≥8/10。复习：N；R1:D11；R2:D05。

D13 · 2026-09-05 · Teach-back 与纠错

• 核心问题：能否向非 AML 专家解释“证据不等于结论”？
• 闭卷：10 分钟口述案例，并接受连续“为什么”追问。
• 输入：只补 U2 错题来源。
• 学习/实操：交换两个边界案例；重做最差的一项模型；必要时重测 U2。
• 产出：追问记录、5 张纠错卡、U2 最终决定。
• 退出条件：口头表达不混淆事实、推断、建议和决定。复习：R1:D12；R2:D06。

D14 · 2026-09-06 · 休息与轻回忆

• 核心问题：还能否从记忆重建 AML 核心语言？
• 闭卷：写生命周期、五个上下文和四层判断。
• 输入：不新增资料。
• 学习/实操：最多 20 分钟，核对后纠正 3 个错误。
• 产出：3 张弱项卡。
• 退出条件：闭卷正确率≥80%，否则明确 Week 3 前的补救任务。复习：R1:D13；R2:D07。

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4. Week 3：AI 方案模式与复杂度边界（U3）

D15 · 2026-09-07 · 核心学习

• 核心问题：一个调查任务最小需要哪种 AI 能力？
• 闭卷：为 5 个任务选择 rule/template/RAG/copilot/agent。
• 输入：docs/AGENTIC_RAG_2026.md、src/agent/loop.ts、src/agent/orchestrator/orchestratorAgent.ts。
• 学习/实操：定义同一 AML 任务的四种实现契约，固定输入、期望输出和限制。
• 产出：W3 综合笔记 §1、5 张模式选择卡。
• 退出条件：四种方案可比较；理由基于约束而不是框架流行度。复习：N；R1:D14；R2:D08。

D16 · 2026-09-08 · 核心学习

• 核心问题：自治等级和人工审批如何进入状态机？
• 闭卷：画请求到完成/拒绝/升级的状态图。
• 输入：src/aml/hitl.ts、src/agent/platform/sessionRuntime.ts、docs/AI_CONTEXT_ENGINEERING_PLAYBOOK.md。
• 学习/实操：画 autonomy/HITL 状态图；为读、写、外部调用设置不同审批点。
• 产出：状态图、5 张状态与权限卡、W3 综合笔记 §2。
• 退出条件：每个状态都有进入/退出条件、owner 和 audit event。复习：N；R1:D15；R2:D09。

D17 · 2026-09-09 · 核心学习

• 核心问题：四种方案在同一任务上如何公平比较？
• 闭卷：写实验假设、自变量、控制变量和度量。
• 输入：src/aml/generator.ts、src/agent/rag/hybridSearch.ts、src/agent/loop.ts。
• 学习/实操：以同一 fixture 比较规则模板、检索模板、RAG Copilot、受限 Agent；记录质量、延迟、控制成本和失败。
• 产出：W3 对照实验日志、预测/结果差异表。
• 退出条件：四组输入相同；保存原始结果；至少发现一个意外结果。复习：N；R1:D16；R2:D10。

D18 · 2026-09-10 · 核心学习

• 核心问题：复杂方案新增了哪些失败面？
• 闭卷：区分 memory、context、state、audit log 的 8 个例子。
• 输入：src/agent/memory/contextBuilder.ts、src/agent/durable/checkpointMachine.ts、src/aml/auditTrail.ts。
• 学习/实操：建立 failure-surface 表；制造一个 context pollution 反例；再设计 3 个 no-AI/workflow-only 场景。
• 产出：四概念辨析卡、5 张失败卡、W3 综合笔记 §3。
• 退出条件：指出至少 5 个复杂度新增失败面，并说明更简单替代方案。复习：N；R1:D17；R2:D11。

D19 · 2026-09-11 · Gate 初测

• 核心问题：能否选择最小充分方案并拒绝过度设计？
• 闭卷：三个陌生场景限时选型。
• 输入：docs/AI_QUALITY_ATTRIBUTES_ATAM_TRADEOFF_PLAYBOOK.md、本周实验结果。
• 学习/实操：写 ADR，包含备选、拒绝理由、残余风险和升级条件；执行 U3 Gate。
• 产出：《四种 AI 模式比较实验》、最小充分方案 ADR、U3 错题。
• 退出条件：三场景选型自洽；能解释为何不用 agent；五维≥8/10。复习：N；R1:D18；R2:D12。

D20 · 2026-09-12 · Teach-back 与纠错

• 核心问题：约束变化后，方案边界是否仍成立？
• 闭卷：15 分钟无稿讲解 ADR。
• 输入：只补 U3 错题。
• 学习/实操：用支付、客服、钱包风险场景挑战 ADR；修订升级条件；必要时重测。
• 产出：5 张追问卡、ADR 修订记录、U3 最终决定。
• 退出条件：能处理至少 3 个约束变化。复习：R1:D19；R2:D13。

D21 · 2026-09-13 · 休息与轻回忆

• 核心问题：还能否重建四模式选择树？
• 闭卷：画选择树，并重新定义 memory/context/state/audit。
• 输入：不新增资料。
• 学习/实操：最多 20 分钟；交错复习 AML 决策层级。
• 产出：3 张弱项卡。
• 退出条件：选择树覆盖 no-AI、abstain 和 approval。复习：R1:D20；R2:D14。

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5. Week 4：数据、RAG 与知识边界（U4）

D22 · 2026-09-14 · 核心学习

• 核心问题：什么数据具备进入高风险检索系统的资格？
• 闭卷：列出 data contract 必须回答的 10 个问题。
• 输入：docs/AI_DATA_PRODUCT_MANAGEMENT_PLAYBOOK.md、src/agent/rag/loadEmbeddings.ts、public/agent-embeddings.meta.json。
• 学习/实操：为 AML 类型学和链上风险材料建立数据契约；画 ingestion lineage；明确 owner、版本、权限、时效和删除规则。
• 产出：W4 综合笔记 §1、数据契约、5 张数据质量卡。
• 退出条件：每个数据源都有失败和更新策略；不把缺失 embedding 当作 dense 成功。复习：N；R1:D21；R2:D15。

D23 · 2026-09-15 · 核心学习

• 核心问题：BM25、dense、hybrid、rerank 分别修复什么问题？
• 闭卷：解释四者并手排一个查询结果。
• 输入：src/agent/rag/bm25Search.ts、src/agent/rag/vectorSearch.ts、src/agent/rag/rerank.ts。
• 学习/实操：手算 cosine/RRF 小例子；从源码重建 bm25→hybrid→rerank 路径。
• 产出：W4 综合笔记 §2、5 张公式/边界卡。
• 退出条件：RRF 手算正确；给出至少两个不该用向量检索的场景。复习：N；R1:D22；R2:D16。

D24 · 2026-09-16 · 核心学习

• 核心问题：不同检索模式在同一查询集上表现如何？
• 闭卷：预测 relevance 查询的赢家与失败原因。
• 输入：src/agent/eval/retrievalGolden.ts、src/agent/eval/runRetrievalEval.ts、src/agent/__tests__/eval/retrievalEval.test.ts。
• 学习/实操：建立小型查询集；运行 BM25/dense/hybrid/rerank 对照；保存排名、指标和延迟。
• 产出：W4 检索实验日志、预测/实际差异表。
• 退出条件：查询与参数固定；至少分析 5 个失败；不把 degraded dense 结果伪装为有效对照。复习：N；R1:D23；R2:D17。

D25 · 2026-09-17 · 核心学习

• 核心问题：相关结果为什么可能不允许看，或者已经过期？
• 闭卷：对 8 个场景判断 ACL pre-filter 或 post-filter。
• 输入：docs/AI_RETRIEVAL_EVAL_GRAPH_RAG_PLAYBOOK.md、src/agent/rag/hybridSearch.ts、src/agent/knowledge/tools/searchNotes.ts。
• 学习/实操：给 fixture 增加 permission/freshness metadata；做最小 pre-filter 实验；模拟越权、过期和错误 metadata。
• 产出：permission-aware 数据流、RAG 四层失败表、8 张失败卡。
• 退出条件：授权在检索前生效；覆盖 relevance、permission、freshness 三类失败。复习：N；R1:D24；R2:D18。

D26 · 2026-09-18 · Gate 初测

• 核心问题：能否从症状定位 RAG 失败层并选择正确指标？
• 闭卷：诊断五个陌生失败案例；解释 Recall@K、MRR 或 nDCG 中至少两个。
• 输入：docs/ai-foundations/papers/13-rag-evaluation-ragas-retrieval-metrics.md、本周实验。
• 学习/实操：完成 ingestion/query/auth/generation 失效地图；执行 U4 Gate。
• 产出：《RAG 失效地图》、Data Readiness 学习版、U4 错题。
• 退出条件：五类诊断合理；能解释 RRF、两个指标、no-vector 条件；五维≥8/10。复习：N；R1:D25；R2:D19。

D27 · 2026-09-19 · Teach-back 与纠错

• 核心问题：能否用反例讲清“相关不等于可信”？
• 闭卷：15 分钟 teach-back。
• 输入：只补 U4 错题。
• 学习/实操：接受 3 个攻击性查询；修订数据契约或失败地图；必要时重测。
• 产出：5 张追问卡、U4 最终决定。
• 退出条件：能区分检索、授权和生成失败。复习：R1:D26；R2:D20。

D28 · 2026-09-20 · 休息与轻回忆

• 核心问题：还能否重建检索链路？
• 闭卷：写 ingestion→auth→query→rerank→generation，并手算一次 RRF。
• 输入：不新增资料。
• 学习/实操：最多 20 分钟，只纠正 3 个弱项。
• 产出：3 张弱项卡。
• 退出条件：链路顺序正确，RRF 计算无误。复习：R1:D27；R2:D21。

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6. Week 5：Eval 科学与不确定性（U5）

D29 · 2026-09-21 · 核心学习

• 核心问题：高 accuracy 为什么可能完全误导？
• 闭卷：手算一个低基率案例的 confusion matrix。
• 输入：src/aml/confusionMatrix.ts、src/aml/evalBaseline.ts、docs/AI_REQUIREMENTS_TO_EVAL_COOKBOOK.md。
• 学习/实操：手算 precision、recall、FPR、FNR、PPV，再与代码结果对照；用业务损失解释差异。
• 产出：W5 综合笔记 §1、8 张指标卡、手算原稿。
• 退出条件：手算与代码一致；能解释总体 accuracy 如何掩盖高风险错误。复习：N；R1:D28；R2:D22。

D30 · 2026-09-22 · 核心学习

• 核心问题：阈值、校准和 abstention 怎样改变风险？
• 闭卷：预测三个阈值下误报、漏报和人工复核量的变化。
• 输入：src/aml/groundTruthEval.ts、src/aml/evalChecks.ts、docs/AI_UNCERTAINTY_CALIBRATION_CONFORMAL_PREDICTION_PLAYBOOK.md。
• 学习/实操：扫描多个阈值；记录 precision/recall/FPR/FNR/review load；明确 cost matrix。
• 产出：W5 阈值实验日志、5 张校准/拒答卡。
• 退出条件：有阈值曲线或表；说明不存在脱离基率和成本的“最佳阈值”。复习：N；R1:D29；R2:D23。

D31 · 2026-09-23 · 核心学习

• 核心问题：谁定义 ground truth，标注者不同意时怎么办？
• 闭卷：独立标注 5 个冲突案例并写简要 rubric。
• 输入：agent-evals/labels.example.json、src/agent/eval/cohensKappa.ts、docs/aipa/day18-human-sampling-protocol.md。
• 学习/实操：人工标注 20～30 条正常、证据冲突和 Web3 hard case；记录依据、信心与分歧；手算 κ。
• 产出：标注规范、分歧记录、5 张 ground-truth 卡。
• 退出条件：κ 手算与代码一致；保留真实分歧，不为提高一致率修改原答案。复习：N；R1:D30；R2:D24；R3:D01。

D32 · 2026-09-24 · 核心学习

• 核心问题：平均分如何掩盖 slice 和 judge 偏差？
• 闭卷：列出至少 6 种评估偏差。
• 输入：src/agent/eval/stats.ts、src/agent/eval/cohensKappa.ts、docs/aipa/day17-judge-calibration.md。
• 学习/实操：比较 rule/human/automatic grader；按类型、证据冲突、链上场景切片；计算 CI 并分析分歧。
• 产出：W5 综合笔记 §2、8 张偏差卡、slice 表。
• 退出条件：至少 4 个 slice；每项差异都标样本量、不确定性和不能外推的结论。复习：N；R1:D31；R2:D25；R3:D02。

D33 · 2026-09-25 · Gate 初测

• 核心问题：能否设计一个真正能证伪系统改进的 Eval Protocol？
• 闭卷：为陌生需求写 grader、threshold、slice 和 stop rule。
• 输入：docs/AI_EVALOPS_PLATFORM_ARCHITECTURE_PLAYBOOK.md、本周标签与实验。
• 学习/实操：完成 Eval Protocol、Error Atlas 和阈值说明；执行 U5 Gate。
• 产出：《AML Eval Protocol》、Error Atlas、U5 错题。
• 退出条件：能手算指标与 κ；解释 accuracy 陷阱；陌生需求方案完整；五维≥8/10。复习：N；R1:D32；R2:D26；R3:D03。

D34 · 2026-09-26 · Teach-back 与纠错

• 核心问题：指标变化能否翻译成人工负担和业务风险？
• 闭卷：口述一个“recall 上升但系统可能更差”的案例。
• 输入：只补 U5 错题。
• 学习/实操：用反例挑战当前阈值；重做最弱计算；必要时重测 U5。
• 产出：5 张追问卡、阈值修订记录、U5 最终决定。
• 退出条件：能连接指标、基率、复核量和高风险错误。复习：R1:D33；R2:D27；R3:D04。

D35 · 2026-09-27 · 休息与轻回忆

• 核心问题：还能否从零画 confusion matrix 并解释 κ？
• 闭卷：20 分钟手算，并重判 5 条标签。
• 输入：不新增资料。
• 学习/实操：核对后只修复最高影响的计算或概念错误。
• 产出：3 张弱项卡。
• 退出条件：关键计算正确率≥80%。复习：R1:D34；R2:D28；R3:D05。

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7. Week 6：运行时、可靠性与可观测性（U6）

D36 · 2026-09-28 · 核心学习

• 核心问题：什么故障可以 retry，什么故障不应重试？
• 闭卷：分类 10 个瞬时、永久、业务和权限故障。
• 输入：src/agent/runtime/resilience.ts、src/agent/__tests__/runtime/resilience.test.ts、docs/AI_OPERATIONAL_RESILIENCE_BCP_DEGRADED_MODE_PLAYBOOK.md。
• 学习/实操：运行 resilience 测试；为每类故障写 retry/no-retry、幂等条件、上限和停止规则。
• 产出：W6 综合笔记 §1、6 张重试卡。
• 退出条件：不把永久、权限或业务拒绝错误机械重试。复习：N；R1:D35；R2:D29；R3:D06。

D37 · 2026-09-29 · 核心学习

• 核心问题：fallback、circuit breaker、stop、fail-open/closed 如何组合？
• 闭卷：画 circuit breaker 三状态。
• 输入：src/agent/runtime/cascade.ts、src/agent/durable/checkpointMachine.ts、docs/AI_INCIDENT_POSTMORTEM_RELIABILITY_PLAYBOOK.md。
• 学习/实操：为检索、模型、写入、外部工具分别画状态图；写 3 个可靠性 ADR。
• 产出：W6 综合笔记 §2、6 张可靠性模式卡、3 个 ADR。
• 退出条件：ADR 包含不采用方案、残余风险和恢复条件。复习：N；R1:D36；R2:D30；R3:D07。

D38 · 2026-09-30 · 核心学习

• 核心问题：慢、贵、错、失败分别需要什么观测信号？
• 闭卷：区分 trace/span/event/metric/log 的 10 个例子。
• 输入：src/agent/trace/types.ts、src/agent/shared/cost.ts、docs/AI_OBSERVABILITY_COST_SLO_PLAYBOOK.md。
• 学习/实操：画 AML 调查 trace map；定义质量、延迟、成本、失败四类 SLI，并写窗口、阈值和 owner。
• 产出：W6 综合笔记 §3、8 张观测信号卡、SLI/SLO 表。
• 退出条件：能解释 p50/p95/p99 与平均值的差异；每个 SLI 可计算。复习：N；R1:D37；R2:D31；R3:D08。

D39 · 2026-10-01 · 核心学习

• 核心问题：一个依赖故障如何传播成业务与审计风险？
• 闭卷：预测 tool failure、timeout、invalid citation、context pollution 的传播路径。
• 输入：src/agent/runtime/cascade.ts、src/agent/platform/sessionRuntime.ts、docs/AI_RUNTIME_EVIDENCE_OBSERVABILITY_ARCHITECTURE_PLAYBOOK.md。
• 学习/实操：建立最小 game-day harness；注入四类故障；比较 retry/fallback/stop 对质量、延迟和成本的影响。
• 产出：W6 game-day 原始日志、failure propagation tree、4 张意外结果卡。
• 退出条件：四类故障都有结果；至少一项结果推翻原预测；不把独立模块测试冒充端到端注入。复习：N；R1:D38；R2:D32；R3:D09。

D40 · 2026-10-02 · Gate 初测

• 核心问题：能否对陌生故障选择控制并解释代价？
• 闭卷：重建一棵依赖故障传播树，给出 continue/degrade/stop 决策。
• 输入：本周实验和 ADR。
• 学习/实操：完成 failure tree、trace map、三 ADR；执行 U6 Gate。
• 产出：《从模型错误到业务影响》、U6 错题。
• 退出条件：能从依赖追到用户/审计/业务；正确解释尾延迟；五维≥8/10。复习：N；R1:D39；R2:D33；R3:D10。

D41 · 2026-10-03 · Teach-back 与纠错

• 核心问题：系统失败时何时继续、降级或停止？
• 闭卷：15 分钟 incident teach-back。
• 输入：只补 U6 错题。
• 学习/实操：接受三个约束变化；重做最弱故障决策；完成 game-day 复盘；必要时重测。
• 产出：5 张追问卡、postmortem、U6 最终决定。
• 退出条件：每项决定覆盖质量、延迟、成本和安全取舍。复习：R1:D40；R2:D34；R3:D11。

D42 · 2026-10-04 · 休息与轻回忆

• 核心问题：还能否重建可靠性控制链？
• 闭卷：写 timeout→retry→breaker→fallback→stop，并解释何时跳过其中一步。
• 输入：不新增资料。
• 学习/实操：最多 20 分钟；解释 p95/p99。
• 产出：3 张弱项卡。
• 退出条件：不是机械套用模式，能说明每项适用边界。复习：R1:D41；R2:D35；R3:D12。

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8. Week 7：安全、MCP 与治理（U7）

D43 · 2026-10-05 · 核心学习

• 核心问题：系统要保护哪些资产，信任边界在哪里？
• 闭卷：列资产、主体、入口、边界和攻击者。
• 输入：docs/AI_THREAT_MODELING_RED_TEAM_PLAYBOOK.md、docs/AI_PLATFORM_SECURITY_GATEWAY_LAB.md、src/agent/mcp/server.ts。
• 学习/实操：为 AML Copilot 画 DFD/信任边界；建立 Threat-Control-Residual Risk 表骨架。
• 产出：W7 综合笔记 §1、威胁模型、6 张威胁卡。
• 退出条件：覆盖数据、身份、工具、决定和审计五类资产。复习：N；R1:D42；R2:D36；R3:D13。

D44 · 2026-10-06 · 核心学习

• 核心问题：identity、authentication、authorization、policy、approval 如何分层？
• 闭卷：分类 10 个安全判断。
• 输入：src/agent/mcp/auth.ts、src/agent/platform/policyEngine.ts、docs/AI_AGENT_IDENTITY_DELEGATED_AUTHORIZATION_PLAYBOOK.md。
• 学习/实操：设计 investigator/reviewer/system/tool 权限矩阵；运行正向与负向测试；验证 deny-by-default。
• 产出：W7 综合笔记 §2、5 张安全分层卡、权限矩阵。
• 退出条件：每个动作都有主体、资源、条件、决定和审计。复习：N；R1:D43；R2:D37；R3:D14。

D45 · 2026-10-07 · 核心学习

• 核心问题：prompt injection 为什么不是提示词问题？
• 闭卷：写 8 条攻击路径及目标资产。
• 输入：src/agent/mcp/contextAudit.ts、src/agent/platform/toolGateway.ts、docs/daily/WEB3-SECURITY-2025-2026.md。
• 学习/实操：建立 20 条 red-team case；分别测试 scope、deny、approval、output validation 及组合效果。
• 产出：W7 red-team 日志、8 张攻击链卡。
• 退出条件：覆盖输入、检索、工具、输出和供应链；每项控制写明没有解决什么。复习：N；R1:D44；R2:D38；R3:D15。

D46 · 2026-10-08 · 核心学习

• 核心问题：MCP 的协议便利性如何改变授权和攻击面？
• 闭卷：画 initialize→tools/list→tools/call 序列。
• 输入：src/agent/mcp/server.ts、src/agent/mcp/toolRegistry.ts、docs/AI_AGENT_PROTOCOLS_MCP_A2A_PLAYBOOK.md。
• 学习/实操：使用 in-memory 测试或本地 server/client 完成合法、非法 schema、无权限、重放四类调用；记录沙箱限制。
• 产出：MCP 序列图、协议实验日志、6 张协议/授权卡。
• 退出条件：四种结果可复现；授权不依赖工具描述文本；能解释 confused deputy。复习：N；R1:D45；R2:D39；R3:D16。

D47 · 2026-10-09 · Gate 初测

• 核心问题：技术控制、人工治理与责任 owner 如何闭环？
• 闭卷：为一个攻击事故写 detection/containment/recovery/owner。
• 输入：docs/abpa/templates/05-ai-control-pack.md、docs/abpa/templates/09-operating-model-raci.md、本周实验。
• 学习/实操：完成威胁矩阵、RACI、数据保留规则和桌面事故演练；执行 U7 Gate。
• 产出：Threat-Control-Residual Risk 矩阵、事故复盘、U7 错题。
• 退出条件：未知攻击能给出资产/路径/控制/恢复/owner；说明残余风险；五维≥8/10。复习：N；R1:D46；R2:D40；R3:D17。

D48 · 2026-10-10 · Teach-back 与纠错

• 核心问题：控制失效后，团队能否限制影响并恢复？
• 闭卷：15 分钟无稿事故汇报。
• 输入：docs/arch/day233-agent-wallet-architecture.md、只补 U7 错题。
• 学习/实操：加入钱包签名工具场景，比较 AML reviewer 与 wallet approval；修复最弱控制；必要时重测。
• 产出：5 张事故追问卡、AML/Web3 权限对照、U7 最终决定。
• 退出条件：能解释两域权限模型的相同点、不同点和不可逆风险。复习：R1:D47；R2:D41；R3:D18。

D49 · 2026-10-11 · 休息与轻回忆

• 核心问题：还能否从资产推导控制，而不是背控制清单？
• 闭卷：随机选一个资产完成攻击树并重画 MCP 序列。
• 输入：不新增资料。
• 学习/实操：最多 20 分钟，只修复三个弱项。
• 产出：3 张弱项卡。
• 退出条件：攻击树含边界、路径、控制、残余风险和 owner。复习：R1:D48；R2:D42；R3:D19。

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9. Week 8：综合迁移与长期记忆（U8）

D50 · 2026-10-12 · 核心学习

• 核心问题：哪些知识已经能重建，哪些只是看起来熟悉？
• 闭卷：45 分钟画八周全景图，并分为会、熟悉、不会、不确定。
• 输入：docs/AI_LONG_TERM_KNOWLEDGE_GRAPH_AND_REVIEW_SYSTEM.md、过去七周真实产出。
• 学习/实操：建立知识图谱 v1，把概念连接到代码、实验、失败、ADR 和卡片；查资料前保留原图。
• 产出：W8 综合笔记 §1、知识图谱 v1、最终误区清单 v1。
• 退出条件：每个“已会”概念至少连接一次实验或反例；不把模拟当真实证据。复习：N；R1:D49；R2:D43；R3:D20。

D51 · 2026-10-13 · 核心学习

• 核心问题：如何用质量属性和 trade-off 评估完整方案？
• 闭卷：为支付争议场景写 5 个质量属性场景。
• 输入：docs/AI_QUALITY_ATTRIBUTES_ATAM_TRADEOFF_PLAYBOOK.md、docs/arch/day21-atam-review-practice.md、docs/AI_PAYMENT_DISPUTE_CHARGEBACK_CLAIMS_EVIDENCE_PLAYBOOK.md。
• 学习/实操：对 AML 方案做 mini-ATAM；找 3 个风险、3 个敏感点和 2 个权衡点。
• 产出：W8 综合笔记 §2、ATAM 表、5 张 trade-off 卡。
• 退出条件：每项取舍连接具体业务后果；不存在只有优点的方案。复习：N；R1:D50；R2:D44；R3:D21。

D52 · 2026-10-14 · 核心学习

• 核心问题：八周方法能否迁移到陌生支付争议或 APP scam？
• 闭卷：先写假设、事实边界和最小问题树。
• 输入：从 docs/AI_AUTHORIZED_PUSH_PAYMENT_SCAM_INTERVENTION_PLAYBOOK.md 与支付争议 playbook 中只选一个场景，不先读方案。
• 学习/实操：90 分钟完成流程、DMN/C4、数据、AI 模式、eval、安全和 SLO。
• 产出：W8 综合实验 A、5 张迁移卡、原始限时答案。
• 退出条件：在时限内完整；事实、假设、推断分离；五维自评≥8/10。复习：N；R1:D51；R2:D45；R3:D22。

D53 · 2026-10-15 · 核心学习

• 核心问题：同一方法迁移到链上钱包风险时，哪些约束不再成立？
• 闭卷：列 AML→钱包风险的 10 个可迁移假设。
• 输入：src/components/WalletAnalyzer.tsx、src/agent/portfolio/tools/getCrossBridgeStatus.ts、docs/arch/day233-agent-wallet-architecture.md。
• 学习/实操：建立 AML/支付/钱包三域迁移矩阵；生成 20 道延迟回忆题并完成初始基线。
• 产出：W8 综合笔记 §3、5 张不可迁移卡、20 题初始答案。
• 退出条件：至少列 5 项可迁移和 5 项不可迁移；保存分数供 D56 的 72 小时复测。复习：N；R1:D52；R2:D46；R3:D23。

D54 · 2026-10-16 · Gate 初测

• 核心问题：能否独立完成最终陌生案例并解释所有取舍？
• 闭卷：抽取新场景，先列计划和 90 分钟时间预算。
• 输入：只在完成限时题后定向查资料。
• 学习/实操：完成流程、决策、C4、数据、eval、可靠性、安全、SLO；执行 U8 初测。
• 产出：《受监管 AI 系统架构总论》初稿、最终综合题、U8 错题。
• 退出条件：综合题≥8/10，任何维度无 0；明确仍不会和仍需验证内容。复习：N；R1:D53；R2:D47；R3:D24。

D55 · 2026-10-17 · Teach-back 与纠错

• 核心问题：能否把最难的三个主题教清，并应对边界追问？
• 闭卷：每个主题无稿讲 5 分钟。
• 输入：只查追问失败点。
• 学习/实操：完成三次 15 分钟 teach-back；补知识图谱、误区清单和问题树；重测 U8 弱项。
• 产出：三次讲解记录、知识图谱 v2、最终问题树。
• 退出条件：每次讲解包含原理、条件、反例和迁移；U8 暂记 ✅/🔁。复习：R1:D54；R2:D48；R3:D25。

D56 · 2026-10-18 · 72 小时复测与最终 Gate

• 核心问题：72 小时后真正记住了什么？
• 闭卷：重做 D53 的 20 道题并重画八周全景图，不看答案。
• 输入：完成复测后才查看 D53 基线和历史产出。
• 学习/实操：对照分数；完成最终五维评分、误区变化、知识图谱和下一阶段问题树。
• 产出：最终回忆报告、U8 Gate、八周学习复盘。
• 退出条件：延迟回忆≥80%；综合题≥8/10；三次 teach-back 完成；U8 最终标记 ✅ 或 🔁。复习：R1:D55；R2:D49；R3:D26。

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10. 分周验证命令

优先使用仓库本地二进制，避免当前 pnpm 11 包装器触发无关安装：

./node_modules/.bin/tsc --noEmit
./node_modules/.bin/vitest run

pnpm eval:agent 在缺少 API key 时可能只完成 dry-run，退出码不能代表真实 eval 成功。pnpm mcp:serve 只证明进程尝试启动，不能代替协议、非法参数和授权测试。

11. 四个必须亲手补齐的学习连接层

这四项不是“功能 backlog”，而是八周内用于检验理解的实验：

1. 领域分层：现有 RuleHit/TypologyAssessment 尚未显式分离 observation、inference、recommendation、decision；在 Week 2 用模型和测试验证边界。
2. AML-aware RAG：现有索引主要覆盖 DSDB/LLM，且缺 ACL/freshness pre-filter；在 Week 4 做最小 AML corpus、metadata 和负向查询实验。
3. 端到端故障注入：resilience、cascade、trace 尚未接入同一 AML 流程；在 Week 6 建最小 game-day harness。
4. AISA 知识图谱：现有图谱硬编码 DSDB/LLM 分类；在 Week 8 扩展到概念、实验、失败、ADR、卡片与迁移关系。

任何连接层都只做到足以回答当前学习问题的最小范围；不以功能规模、公开展示或产品包装为完成标准。

12. 课程结束后的复习尾巴

56 天结束不意味着 R3 结束。所有落在 2026-10-19 之后的 R3 继续登记在 docs/daily/AISA_LEARNING_PROGRESS.md：

• 每周安排一次 45～60 分钟复习，不新增主题。
• 低于 80% 的主题在 48 小时内追加修复复习。
• 错题至少在 R2 闭卷正确且能完成新场景迁移后，才从 open 改为 verified。
• 下一阶段只从最终问题树中选择一条主线，不自动开启新的长期计划。