外观
以教材生成与审校为主线，把十余年工程经验连接到 AI 应用研发。四周学习、可运行源码、实验记录与连续追问。
从一次模型调用和一次工具请求开始，沿真实数据流理解 LangGraph、RAG、版本与任务恢复。
简历事实、学习复现和假设方案分开记录。源码、实验与验收报告互相对应。
空检索、格式错误、评审遗漏、超时、结果不明和旧版本回写，逐个动手验证。
第一次访问，先看事实边界与系统架构。随后按四周路线完成“解释 → 修改 → 观察 → 排障 → 复述”，不用背诵框架名词。
网站是独立静态文档。教材程序在另一个 Docker Compose 环境运行；网站不含 API 密钥，也不需要连接后台。
本次交付的定位
这是依据简历设计的学习、复现与演示系统，不是历史 HanLink 源码。演示生成、哈希向量、占位图片和静音音频不能验证真实模型质量。真实服务适配与尚未完成的线上验证见验收报告。