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Nov 27, 2025更新

根据用户学习目标、可用时间和基础水平,生成科学合理的分阶段学习计划。提示词提供明确学习阶段划分、具体内容安排和有效方法建议,适用于备考、技能提升及专业知识学习,帮助用户高效达成学习目标。

学习计划总览

  • 学习目标:
    • 10周内英语(二)阅读正确率提升至80%,写作得分18/25+,真题总分65+。
    • 建立高频词根词缀卡片1200词;每周完成错因分析;完善写作模板库(议论文+图表作文)。
  • 时间周期:10周(每周约13.5小时:工作日1.5小时×5,周末2.5小时×2,机动1小时)
  • 预期成果:
    • 阅读:各题型(主旨、细节、推断、词义、态度)平均正确率≥80%,单篇限时10–12分钟。
    • 写作:议论文与图表作文各自成稿用时≤35分钟,得分18/25以上。
    • 词汇:掌握并能回忆1200个高频词(以词根词缀为组织单位)。
    • 真题:近年真题(建议近10–12年)全套完成并有系统错题本与复盘记录。

学习阶段划分 第一阶段:基础夯实期(第1–3周)

  • 主要任务:
    • 词汇:建立词根词缀体系与卡片,累计≥360词(含派生、同根词)。
    • 阅读:熟悉题型与解题流程,训练长难句拆解与逻辑标志词;建立做题与复盘规范。
    • 写作:搭建议论文与图表作文基础模板各1版,练习段落级表达与句型升级。
    • 模拟测试:每周末完成1套真题并完整复盘。
  • 学习重点:
    • 高频词根词缀(如:spec/spect、scrib/script、graph、form、struct、port、sect、cred、dict、tract、log、tele、trans、inter、sub、pre、anti、micro/macro等)及其构词规律。
    • 阅读题型要点与常见选项陷阱(绝对化词、范围偷换、无中生有、因果错置)。
    • 段落结构(P-E-E-L:观点-证据-解释-链接)与常用连接/逻辑词。
  • 时间分配(每周约13.5h):
    • 基础词汇与长难句:4h
    • 阅读练习与复盘:5h
    • 写作与模板搭建:2h
    • 全套真题与复盘:2.5h

第二阶段:能力提升期(第4–7周)

  • 主要任务:
    • 词汇:累计至≥840词,围绕真题主题词群(经济、社会、教育、科技、环境)扩展同根/近义。
    • 阅读:按题型分组强化(每天2篇,限时+对比复盘),提升定位速度与选项辨析。
    • 写作:完善模板(例证库、常用句式库),每周至少完成1篇议论文+1篇图表作文的限时成稿与批改。
    • 完形/其他题:在周末真题中针对性总结解题要点与常错点。
  • 技能训练:
    • 阅读限时:每篇10–12分钟;错误分类(词汇、句法、逻辑、题干理解、选项陷阱)。
    • 写作评分自检维度:内容充实度、结构连贯、语言准确性、词汇多样与高阶表达、任务完成度。
  • 时间分配:
    • 词汇与长难句:3.5h/周
    • 阅读与题型强化:5.5h/周
    • 写作成稿与批改:2.5h/周
    • 全套真题与复盘:2.5h/周

第三阶段:综合应用期(第8–10周)

  • 主要任务:
    • 模拟:每周至少1套完整真题/优质套题,严格计时;第9–10周建议增加到每周1–2套(视精力调整)。
    • 阅读:以整套阅读+薄弱题型回炉,目标每套阅读正确率≥80%。
    • 写作:定稿+自评+微改,模板精简到“快速可调用”的要点清单。
    • 词汇:以复习为主,新增词量减至每周≤60词;强化遗忘与弱项词群。
  • 成果检验:
    • 周度模考分数与分项指标达标(阅读≥80%,写作≥18分,总分逼近/达到65+)。
    • 错题减少,错误类型集中收敛到少数可控类别。
  • 时间分配:
    • 复习巩固(词汇+错题):3h/周
    • 阅读整套与回炉:5h/周
    • 写作定稿与精修:3h/周
    • 模拟与复盘:2.5h/周

详细学习安排

  • 每日学习任务清单(工作日)
    • 通勤30分钟(词汇)
      • 新词20–25个(按词根词缀分组),卡片内容包含:词根/词缀释义、派生词、例句、近反义、真题例。
      • 复习旧词(间隔重复:1-2-4-7日复习节奏)。
    • 晚间60分钟(阅读/写作/长难句轮换)
      • 周一:阅读1–2篇(限时+定位+选项分析);记录错因与题型。
      • 周二:长难句拆解(5–8句),精读与语法功能标注(主干、修饰、逻辑词)。
      • 周三:写作训练(段落/微写作;模板要点迭代)。
      • 周四:阅读1–2篇(针对上次错题题型专项练)。
      • 周五:错题回炉+词汇巩固(复盘本周错因,整理易混词与逻辑陷阱)。
  • 周末2.5小时(建议流程)
    • 110–120分钟:完整真题(严格计时,按正式顺序)。
    • 30–40分钟:深度复盘(阅读逐题定位证据;写作对照自评表;词汇记录真题新增高频)。
  • 每周机动1小时
    • 用于最低项补缺(如某题型正确率<70%或某篇写作语言错误>5处),或本周未完成任务的补齐。

每周学习重点总结

  • 统计与目标对比:
    • 新词/复习词量(目标每周120词,后两周降至≤60词)。
    • 阅读:题型正确率与平均用时(主旨、细节、推断、词义、态度)。
    • 写作:本周成稿数(≥2)、自评得分与主要语言问题清单。
  • 错因分析(双列法):
    • 左列:原文关键句/证据;右列:错误选项的陷阱点+我为何被误导(词汇、句法、逻辑、审题)。
  • 下周改进点:
    • 从错因中选1–2个能力点设为下周优先(如“指代解析”或“因果关系识别”)。

月度学习进度检查点

  • 第4周末检查:
    • 阅读平均正确率≥70%,每篇≤12分钟;词汇累计≥480词;写作模板各成型1版并有段落练习。
  • 第8周末检查:
    • 阅读≥75–80%,整套阅读稳定;词汇累计≥1000词;写作限时成稿≥6篇(两类各≥3),自评分≥17。
  • 若未达标的调整:
    • 将机动1小时+周五晚间集中投向最低项;下周减少新增词量,增加错题回炉与针对性训练。

学习建议

  • 学习方法推荐(科学有效)
    • 间隔重复与检索练习:词汇卡片按1-2-4-7日复习;闭卷回忆后再看卡片,强化提取。
    • 限时-复盘闭环:每次阅读先限时,再“证据定位→选项逐条比对→错因分类→改进要点”,保证训练质量。
    • 长难句三步:找主干(主谓宾/系表)、圈修饰(从句/非谓语/介词短语)、理逻辑(转折、因果、并列、递进)。
    • 写作模块化:先用骨架(开篇立场+2论点+反驳/对策+总结),再填充例证与高阶表达;段落遵循P-E-E-L。
    • 题型专练:对低于70%的题型,连续3天每天做2–3题的微练习+复盘,形成短周期强化。
  • 学习资源建议(不涉商业培训)
    • 历年英语(二)真题(近10–12年)与官方考试大纲要求。
    • 词汇来源:以真题语料为主,结合常见经管/社会/教育/科技/环境主题词根词缀扩展。
    • 自评表与错题本:自行制作评分表(内容、结构、语言、任务完成度)与错题分类记录页。
  • 进度调整机制
    • 每周设KPI:新词≥120(后两周≤60);阅读正确率≥75→80;写作≥2篇;全套真题1套。
    • 若连续两周KPI未达标:减少新增词量20–30%,将晚间1次阅读改为错题回炉;周末复盘增加到50分钟。
    • 临考前两周:以稳定与回炉为主,避免大量新增;写作模板压缩为“开头-论点句-连接词清单-句型包”便于快速调用。

补充:写作模板库要点清单(精简版)

  • 议论文
    • 开篇:明确立场+背景引入(In recent years… I firmly believe that…)
    • 主体:两个论点段(主题句+例证/数据+解释);可加一段反驳/权衡。
    • 结尾:归纳+建议/呼吁(To conclude… It is advisable to…)
  • 图表作文
    • 描述:数据趋势/对比(There has been a steady increase in…)
    • 解释:原因分析(This can be attributed to…)
    • 建议:对策或影响(To address this issue, …)

周样例时间表(参考执行)

  • 周一:词汇25(通勤)+阅读2篇(晚间);记录错因
  • 周二:词汇25+长难句8句;词汇巩固5分钟
  • 周三:词汇25+议论文段落练习(200–250词)+模板迭代
  • 周四:词汇25+阅读题型专项(如推断题)2篇
  • 周五:词汇20复习+错题本整理(阅读+词汇)
  • 周六/周日:各2.5小时完整真题+深度复盘
  • 机动1小时:投入最低项(如图表作文描述表达或细节题正确率)

只要按照阶段目标与周度KPI稳步推进,并坚持“限时-复盘-改进”的闭环训练,你的阅读准确率与写作分数在10周内达到既定目标具有可行性。

学习计划总览

  • 学习目标:
    • 在12周内从入门到中级,系统掌握:数据清洗与可视化、漏斗/留存分析、A/B检验。
    • 完成2个端到端项目(业务问题定义→SQL取数→Python分析→报告与看板),整理作品集。
  • 时间周期:12周;每周约10小时(周一至周五每天1小时;周六3小时项目推进;周日2小时复盘与读论文/案例)。
  • 预期成果:
    • 能独立完成数据清洗管线、规范可视化与指标设计。
    • 能用SQL完成取数与构建漏斗、留存、分群分析;能用Python完成EDA与统计检验(t检验/比例检验、功效分析、方差降维基础)。
    • 两个项目完整交付:含SQL脚本、可复现的Notebook、报告与基础看板;Git仓库整理为可展示作品集。

学习阶段划分

第一阶段:基础夯实期(第1-4周)

  • 主要任务:
    • 环境搭建、Python与Pandas/Numpy基础、SQL基础(SELECT/WHERE/JOIN/GROUP BY)。
    • 数据清洗(缺失值、重复值、类型/日期/文本规范、异常值)、基础可视化(直方图/条形图/折线/箱线)。
    • 统计入门(抽样、分布、假设检验、置信区间、基本功效与样本量)。
  • 学习重点:
    • 用Pandas完成从原始CSV到干净数据表的标准流程。
    • 能写出正确的基础SQL并进行简单聚合。
    • 形成分析日志与复盘习惯。
  • 时间分配:每周10小时;其中约6小时用于概念与练习,2小时用于SQL+Python联动,2小时用于复盘/阅读。

第二阶段:能力提升期(第5-8周)

  • 主要任务:
    • 进阶Pandas(groupby/merge/reshape/method chaining)、SQL窗口函数(ROW_NUMBER/LAG/LEAD)。
    • 漏斗分析与留存/队列分析;A/B检验设计与评估(比例、均值检验,方差降维如CUPED)。
    • 项目1端到端完成与归档;项目2立项与数据建模。
  • 技能训练:
    • 从事件日志构建漏斗与队列表;用SQL/Python交叉验证结果一致性。
    • A/B实验的指标选择、随机化检验、功效计算与报告撰写。
  • 时间分配:每周10小时;项目1推进集中在周六/周日,平日强化核心技能。

第三阶段:综合应用期(第9-12周)

  • 主要任务:
    • 项目2端到端完成;看板与报告打磨;作品集整理与展示稿准备。
    • 综合案例演练:复杂日志清洗、分群/分段漏斗、实验陷阱诊断(SRM/窥视/干扰)。
  • 成果检验:
    • 两个项目的业务价值陈述与可视化呈现;复现脚本可一键运行。
    • 自评与他评(基于清单)达成≥80%质量标准。
  • 时间分配:每周10小时;应用与打磨占比提高(项目>技能学习)。

详细学习安排

  • 每日学习任务清单(模板)

    • 周一至周五(每次1小时):10分钟回顾与目标设定→40分钟主线学习/练习→10分钟记录与错题/踩坑库。
    • 周六(3小时项目):1小时数据取数与清洗→1小时分析与可视化→1小时报告/看板迭代与TODO清单。
    • 周日(2小时复盘/阅读):1小时复盘与整理笔记→1小时阅读官方文档/经典案例与轻度实现。
  • 12周逐周安排(每周按上述时间切片):

    • 第1周:环境与基础入门
      • 周一:环境搭建(Python+Jupyter+SQLite),Pandas读写CSV、df.info/describe。
      • 周二:Python基础(类型/列表/字典/函数),Numpy数组与常用操作。
      • 周三:Pandas索引/选取/过滤;布尔索引与链式条件。
      • 周四:SQL入门(SELECT、WHERE、LIMIT);用SQLite导入示例库(如Chinook/Northwind)。
      • 周五:基础可视化(matplotlib/seaborn)直方图/条形/折线;图表选择原则。
      • 周六:迷你练习项目:选一个开放数据(如UCI或城市开放数据),完成基本清洗与3张图,写半页业务观察。
      • 周日:复盘;阅读Pandas/Seaborn官方文档入门章节;记录问题清单。
    • 第2周:数据清洗与聚合
      • 周一:缺失值策略(删除/填充)、重复值处理、类型转换。
      • 周二:日期解析与时区、文本规范(大小写/去空白/正则)、异常值(IQR/z-score)。
      • 周三:groupby与聚合、透视表;常见指标计算(均值/中位数/比例)。
      • 周四:SQL JOIN(INNER/LEFT)、GROUP BY与聚合。
      • 周五:可视化进阶(色彩、注释、子图布局、图例/坐标轴优化)。
      • 周六:将清洗流程封装为函数/脚本;产出“数据字典”和清洗前后对比。
      • 周日:复盘与案例阅读(数据质量提升对业务的影响)。
    • 第3周:漏斗与留存入门
      • 周一:SQL窗口函数入门(ROW_NUMBER/RANK,PARTITION BY)。
      • 周二:Pandas合并/连接与reshape(melt/pivot)。
      • 周三:留存/队列分析概念;按注册周计算第1/7/30天留存的简单实现。
      • 周四:漏斗定义与实现;SQL中用CASE/窗口计算步骤转化率与掉落。
      • 周五:漏斗图与队列热力图的可视化与解读。
      • 周六:项目1立项与范围界定:选定领域(如电商或App),明确业务问题与核心指标,列出数据字段与事件映射。
      • 周日:阅读漏斗/留存经典帖子/文档,写项目分析计划。
    • 第4周:统计基础与数据管线
      • 周一:概率与分布(二项/正态/均匀)、抽样与CLT直觉。
      • 周二:假设检验(t检验、比例检验)、p值与置信区间。
      • 周三:功效/样本量、效应大小、事后功效与多重比较注意事项。
      • 周四:A/B流程与数据需求:随机化、指标类型、守护指标、实验日志字段。
      • 周五:SQL进阶(CTE/子查询),正确性与可读性。
      • 周六:项目1数据取数(SQL脚本),导出到CSV;建立可复现数据加载Notebook。
      • 周日:复盘;阅读A/B案例与写取数说明。
    • 第5周:进阶Pandas与时间序列
      • 周一:Pandas apply/map/pipe与链式写法;分类变量与分组统计。
      • 周二:时间序列基础(resample/rolling),趋势与季节性初步。
      • 周三:数据质量检查清单(唯一键、范围校验、异常记录);简单断言测试。
      • 周四:可视化叙事与故事线构建;多图联动与信息层次。
      • 周五:实验指标与方差降维(CUPED原理与实现思路)。
      • 周六:项目1分析:构建漏斗/留存,出第一版图与发现。
      • 周日:阅读CUPED原文或技术博客;记录适用条件。
    • 第6周:项目1收尾与A/B评估
      • 周一:SQL窗口进阶(LAG/LEAD、移动统计、分段)。
      • 周二:Python中A/B评估实现(t检验/比例检验、功效计算与样本量估计)。
      • 周三:实验诊断(随机化/平衡性、SRM检测、首日新鲜度效应)。
      • 周四:报告结构:背景→方法→结果→建议;图表与附录组织。
      • 周五:看板原型(Jupyter+seaborn/plotly静态/轻交互),统一风格模板。
      • 周六:项目1最终化:补充实验/准实验评估(如历史对照),完成报告与看板。
      • 周日:作品集打包(README、文件结构、运行说明),自评与改进清单。
    • 第7周:项目2立模与高级分析
      • 周一:事件数据建模与星型/宽表设计;维度表与事实表。
      • 周二:分析型数据整形(tidy data),会话化基础(sessionization思路)。
      • 周三:留存深化(首购留存、分群留存);可选了解生存分析直觉。
      • 周四:漏斗异常与分段比较;洞察优先级排序。
      • 周五:A/B替代方法(非参数检验、重抽样/置换测试)与适用情境。
      • 周六:项目2立项与取数脚本;数据字典与事件映射。
      • 周日:复盘与阅读分群/生存分析案例。
    • 第8周:工程化与沟通
      • 周一:模块化与可复现管线(函数化、脚本化、参数化)。
      • 周二:版本控制基础(Git),记录变更与结果可追溯。
      • 周三:文档与注释规范;报告与README模板。
      • 周四:交互可视化基础(如plotly/altair的基本用法),强调可读性。
      • 周五:面向业务的沟通与演示技巧。
      • 周六:项目2分析迭代1:漏斗/留存出图与初步结论。
      • 周日:复盘与改进计划。
    • 第9周:性能与指标深化
      • 周一:SQL正确性与性能(窗口帧、去重策略、边界情况)。
      • 周二:Pandas性能(向量化、内存优化)。
      • 周三:指标体系与北极星指标选择;与业务目标对齐。
      • 周四:实验陷阱汇总(窥视、干扰、簇随机化、前后分析对比)。
      • 周五:看板结构升级与更新流程设计。
      • 周六:项目2数据管线巩固与刷新测试。
      • 周日:阅读实验陷阱案例与写规避清单。
    • 第10周:业务应用与项目2收尾
      • 周一:复杂日志清洗实战(去重、ID映射、设备归一)。
      • 周二:留存分段与简单LTV近似;相关/逻辑回归入门(用于洞察,而非建模深入)。
      • 周三:A/B异质性与分群分析;多重检验注意。
      • 周四:高管报告写作与建议落地路径。
      • 周五:作品集结构搭建与统一风格。
      • 周六:项目2结果定稿与报告/看板完善。
      • 周日:最终复盘与下一步工作清单。
    • 第11周:整合与打磨
      • 周一:端到端复现与QA;修复边角问题。
      • 周二:轻量测试与数据质量再审;图表校对。
      • 周三:综合看板(两个项目统一风格与指标)。
      • 周四:演示彩排与5分钟电梯陈述录制。
      • 周五:自评清单与改进。
      • 周六:邀请同行/朋友反馈,纳入修订。
      • 周日:阅读进阶A/B资料与记录疑问。
    • 第12周:作品集发布与总结
      • 周一:作品集最终打包(仓库结构、说明、数据免责声明)。
      • 周二:项目复盘文章(每个项目700-1000字)。
      • 周三:常用模板与检查清单整理(问题定义、指标、清洗、检验、报告)。
      • 周四:个人技能清单更新与下一步学习规划草案。
      • 周五:自测题(20问)与薄弱环节补课计划。
      • 周六:展示与讲解演练;准备对外分享。
      • 周日:阶段总结与后续目标设定。
  • 每周学习重点总结(示例)

    • 周1-2:掌握Pandas/SQL基础与标准清洗、基础图表。
    • 周3-4:能实现漏斗/留存与基本统计检验,完成项目1的立项与取数。
    • 周5-6:强化窗口函数与A/B评估,项目1交付与作品集初版。
    • 周7-8:项目2立项与工程化/文档规范;交互可视化与沟通。
    • 周9-10:指标体系与复杂数据处理,项目2成果定稿。
    • 周11-12:整体打磨、演示与作品集发布。
  • 月度学习进度检查点

    • 第4周末检查:
      • 技能:能独立完成清洗与基础SQL;能画漏斗/队列图;理解t检验与比例检验。
      • 产出:项目1选题与取数完成,分析计划与数据字典齐全。
    • 第8周末检查:
      • 技能:掌握窗口函数与CUPED基本用法;能写规范报告与README;使用Git管理版本。
      • 产出:项目1发布,项目2完成数据建模与初步图表。
    • 第12周末检查:
      • 技能:能诊断实验问题与做分群分析;具备稳定的端到端能力。
      • 产出:两个项目完整作品集上线,演示材料与复盘文章完成。

学习建议

  • 学习方法推荐

    • 目标对齐与拆解:每周开始明确业务问题与指标;每天设定1个可验证微目标(如“写出计算第N天留存的SQL”)。
    • 检索练习与间隔复习:用自己的话复述概念并手写关键代码片段(如groupby/窗口函数)并隔天复做。
    • 错误库与复盘:维护“踩坑日志”(数据类型/时间解析/连接错误/统计误解),每周日总结与形成检查清单。
    • 交叉验证:SQL与Pandas对同一指标交叉计算,结果不一致时定位差异(去重规则/过滤条件)。
    • 小步快跑:优先出第一版图表与结论,再迭代精细度,避免“完美主义拖延”。
  • 学习资源建议(均为公开/权威资料)

    • Python官方文档、Pandas官方文档、NumPy官方文档。
    • Seaborn与Matplotlib官方文档(图表示例与最佳实践)。
    • SQLite或PostgreSQL官方文档(SQL语法、窗口函数)。
    • OpenIntro Statistics(免费教材,统计与检验基础)。
    • A/B检验与样本量:经典技术文章与公开资料(如evanmiller.org的检验与计算器、微软研究公开论文介绍CUPED思想)。
    • 开放数据源:UCI Machine Learning Repository、城市/政府开放数据门户;示例数据库:Chinook/Northwind。
  • 进度调整机制

    • 每周评分卡(0-2分):概念掌握、代码正确率、SQL正确性、可视化表达、文档规范、项目推进;总分<8需下周调整。
    • 时间微调:若某周项目推进滞后,周五从“可视化练习”调整为“项目修复”;周日阅读缩减为问题攻克。
    • 难度分层:清洗/SQL题按基础/中级/进阶分层,遇阻先回到基础层确保正确性,再上探进阶。
    • 质量关卡:
      • 指标一致性:SQL与Python计算误差<=0.5%;
      • 报告结构:包含背景/方法/结果/建议与可复现说明;
      • 图表规范:标题/坐标/注释完整,可读性达标。
    • 月度回顾:根据检查点结果,若统计或SQL薄弱,则下月平日时段加设“强化20分钟”插槽,优先补齐短板。

如需我把每周的题目素材与示例数据、一页报告模板以及SQL/Python代码片段清单也一并列出,告诉我你偏好的行业场景(电商/App/内容平台/线下零售等),我会按场景细化项目数据字典与指标设计。

学习计划总览

  • 学习目标:
    • 16周内从零起步,系统掌握HTML/CSS/JavaScript基础与DOM交互
    • 产出:2个响应式小站(静态+轻交互)+ 1个原生JS单页应用(SPA)
    • 掌握模块化(ES Modules)、包管理与脚手架(Node.js + npm + Vite 等)、版本管理(Git/GitHub工作流)
    • 完成可投递简历与GitHub作品集(含README、在线预览、技术说明与复盘)
  • 时间周期:16周;每周约12小时(工作日3晚×2h;早间练习30min×2-3次;周末集中项目与走查≈6h)
  • 预期成果:
    • 技术能力:能独立完成语义化页面、响应式布局、DOM事件与数据获取、模块化组织代码、基础调试与性能优化
    • 工程能力:会用Git分支/合并/冲突解决、规范提交、使用任务看板与Issue、编写README、部署到GitHub Pages
    • 项目作品:2个Responsive网站(≥3页面、≥2断点、通过Lighthouse可访问性≥90);1个SPA(路由、状态更新、异步数据、构建打包)
    • 求职材料:项目导向简历+GitHub主页整理+作品复盘文档

学习阶段划分 第一阶段:基础夯实期(第1-5周;约5周)

  • 主要任务:
    • 开发环境、浏览器与Web基础认知;Git入门
    • HTML语义化、常用标签与可访问性基础
    • CSS核心:选择器、层叠与优先级、盒模型、Flex/Grid、媒体查询、常见布局
    • JS基础(上):语法、类型、控制流、函数、数组与对象初步
  • 学习重点:
    • 语义化+可访问性(标签选用、aria基础)
    • CSS布局(Flex优先、Grid入门)与响应式思维
    • JS核心语法与数据结构,能写小段逻辑
    • Git最小工作流:init/clone/add/commit/log/status/remote/push
  • 时间分配(每周约12h):
    • 理论与跟练:40%
    • 编码练习与小任务:40%
    • 复盘与巩固(含早间练习):20%

第二阶段:能力提升期(第6-11周;约6周)

  • 主要任务:
    • JS(下):数组高阶方法、解构/展开、模块化、异步编程(fetch/Promise/async)、错误处理、LocalStorage
    • DOM编程:元素查询、增删改、事件委托、表单校验
    • 工程化入门:Node.js、npm脚本、Vite开发与打包、ESLint/Prettier
    • 项目实操1:Responsive站点(静态为主,轻交互),上线部署
  • 技能训练:
    • 调试:DevTools断点、Network面板、性能与可访问性快速审计
    • Git分支协作流程:feature分支、合并、冲突处理、规范化提交信息
    • 需求拆解与任务看板(Issue/里程碑)
  • 时间分配:
    • 新知识与框架搭建:35%
    • 项目实现:50%
    • 复盘优化与部署:15%

第三阶段:综合应用期(第12-16周;约5周)

  • 主要任务:
    • 项目实操2:Responsive站点(含组件化CSS与多交互模块)
    • 单页应用(SPA):路由(hash或history)、视图更新(模板渲染)、状态管理(模块化)、API数据流、构建与部署
    • 作品打磨、技术文档、面试准备与简历优化
  • 成果检验:
    • 小站×2:Lighthouse可访问性≥90、性能≥80;两处以上交互组件
    • SPA:≥3个路由、列表+详情页、搜索或筛选、错误与加载态、模块化结构、打包体积控制与源映射
    • 仓库:清晰README、线上预览、版本Tag、复盘文档
  • 时间分配:
    • SPA核心开发:60%
    • 优化与文档:25%
    • 求职材料与演示准备:15%

详细学习安排 每日学习任务清单(建议固定节奏)

  • 早间练习(30分钟,任选2-3天/周):
    • 前一日知识闪卡复习(术语/API/选择器/命令)
    • 代码抄写与改写(10-15行):CSS布局片段或JS小函数
    • 当日目标预演(列3个要点)
  • 工作日晚间(2小时,3天/周):
    • 30-45分钟:学习/跟练(MDN/官方文档/课程笔记)
    • 60-75分钟:动手编码(小练习或项目子任务)
    • 10-15分钟:提交代码与简要总结(commit并记录明日待办)
  • 周末(6小时,建议拆成2×3小时):
    • 块1:项目推进(页面/模块/路由)
    • 块2:代码走查与调试、Lighthouse/可访问性检查、文档补全

每周学习重点总结与周目标(Week 1-16)

  • W1 环境与HTML基础
    • 安装与配置:主流代码编辑器、Node.js、Git;浏览器DevTools
    • HTML结构、常用标签、语义化、表单、媒体、链接、列表、表格
    • 任务:完成“个人简介”单页(包含语义化区块与表单)
    • Git:每日commit;写第一版README
  • W2 CSS入门与布局基础
    • 选择器、层叠与优先级、盒模型、单位、颜色与排版
    • Flex布局与常见页面头/主/侧/脚布局
    • 任务:实现两套常见页头导航+Hero区块
  • W3 响应式与Grid、BEM命名
    • 媒体查询、流式布局、图片响应策略
    • Grid入门与两栏/三栏布局;BEM命名与样式模块化
    • 任务:把W2页面做成双断点响应式(≥768px、≥1200px)
  • W4 JS基础(上)与DevTools
    • 语法、类型、作用域、函数、数组与对象
    • DevTools断点、Watch、Console调试
    • 任务:3个JS小练习(数组处理、字符串处理、表单校验)
    • 检查点#1:完成一个响应式单页(静态),可访问性≥90
  • W5 DOM与事件
    • 选择与操作、class与样式、事件模型与委托、基础表单校验
    • 任务:实现交互组件2个(Tab切换、Modal或折叠面板)
  • W6 JS进阶与异步
    • 数组高阶方法、解构/展开、Promise/async、fetch与JSON、错误处理
    • 任务:Todo或书签列表小应用(增删改查,本地存储)
  • W7 模块化与工程化
    • ES Modules、项目结构组织、npm脚本、Vite开发/打包、ESLint/Prettier
    • Git进阶:分支、合并、冲突;提交信息规范;Issue模板
    • 任务:将小应用改为模块化结构并用Vite打包
  • W8 项目小站1(静态为主)
    • 主题自定(产品着陆页/活动页/个人站),信息架构与样式系统
    • 要求:3+页面、2断点、语义化良好、导航可访问
    • 部署:GitHub Pages;README编写(特性/技术栈/运行/预览)
    • 检查点#2:站点1上线;Lighthouse:A11y≥90,性能≥80
  • W9 DOM交互增强与可访问性
    • 键盘可达性、焦点管理、ARIA基础
    • 组件库化思路(卡片、按钮、表单控件样式)
    • 任务:封装2个可复用组件(如Button、Modal)并写使用示例
  • W10 项目小站2(交互增强)
    • 要求:含交互组件≥3(轮播/筛选/Tab/Modal),表单校验与提示
    • 性能与图片优化、基础动画/过渡
  • W11 数据获取与部署优化
    • 使用公开API完成一个数据展示区块(列表+详情弹层)
    • 缓存策略(本地存储)与错误/加载态
    • 检查点#3:站点2上线;写对比复盘(站点1 vs 2的改进)
  • W12 SPA设计与脚手架
    • 需求拆解:路由/页面/状态/接口;路由策略(hash/history)
    • 项目初始化:Vite+ESM+ESLint+Prettier;文件结构确定
  • W13 SPA核心功能
    • 路由实现与页面挂载;列表页+详情页;模块化状态管理
    • API对接与数据流;错误边界/空态/加载骨架
  • W14 SPA完善与测试
    • 搜索/筛选;分页或无限滚动(二选一)
    • 简单单元测试(纯函数);E2E手动测试清单;日志与错误上报简版
  • W15 性能与可访问性优化、打包与部署
    • 代码分割与按需加载、图片与缓存优化、SourceMap
    • Lighthouse与无障碍改进;部署与环境变量
  • W16 打磨与求职材料
    • 三个项目统一规范:README、演示视频/GIF、截图、在线预览
    • Git打Tag(v1.0.0);撰写项目复盘(问题-方案-结果)
    • 简历定稿与GitHub主页美化;模拟自我介绍与项目讲解
    • 检查点#4:作品集可投递,完成一次自我演示彩排

月度学习进度检查点

  • 第4周末:能用HTML/CSS搭双断点响应式,JS能完成基础数据与DOM操作;完成1个静态响应式单页
  • 第8周末:掌握异步与模块化,能用Vite打包;上线小站1并通过A11y/性能阈值
  • 第12周末:完成小站2(含交互与API模块),具备SPA开发的拆解能力与脚手架搭建
  • 第16周末:SPA发布、两站一App齐备、文档与简历就绪,可进行项目导向面试

学习建议

  • 学习方法推荐(证据充分且可操作)
    • 番茄工作法(25-30min专注+5min休息),每晚2-3个番茄;周末每块3-4个番茄
    • 间隔重复:为术语、API、Git命令与易混概念做闪卡(早间练习)
    • 最小可行产出(MVP)思维:功能分层(Must/Should/Could),先实现可用,再美化与优化
    • 代码-调试闭环:每次提交前跑一次Lighthouse与基本交互回归;为关键函数写1-2个断言测试
    • 费曼技巧:每周末用自己的话录音/写文向非技术同学解释一个知识点(如事件委托/Promise)
  • 学习资源建议(免费与权威优先)
    • 文档类:MDN Web Docs(HTML/CSS/JS/DOM权威参考)、ECMAScript语言规范解读、Git官方文档
    • 工具链:主流免费编辑器(含格式化与代码片段)、Vite官方指南、ESLint/Prettier配置示例
    • 练习:自建题库与小任务清单;选用免费的在线编程练习平台进行数组/字符串/DOM小题
    • 部署与托管:GitHub与GitHub Pages官方指南
  • 进度调整机制
    • 每周复盘(30分钟):完成度(绿色≥90%/黄色60-90%/红色<60%)、问题清单、下周三项最重要任务
    • 落后时的优先级策略:保底功能(Must)不打折,暂缓动画/复杂组件/额外交互;先保证端到端可运行
    • 时间微调:周末多1番茄补关键路径;早间练习从30减至20分钟但保证频率
    • 质量闸门:每个阶段末必须通过阈值(A11y/性能/路由与API可用),未达标则暂停新内容,专注补齐
    • 健康守则:晚间最晚不超过2.5小时、每50分钟起身活动;避免跨夜赶工

附:每周时间块建议分配(示例)

  • 周一晚(2h):新知识学习+小练习
  • 周三晚(2h):跟练+编码实现
  • 周五晚(2h):项目子任务推进+代码提交与笔记
  • 早间(2-3次×30min):闪卡+微型编码
  • 周末(2×3h):项目主功能开发(块1),走查/调试/文档(块2)

阶段与模块映射(呼应优先学习模块)

  • 基础知识:W1-W4(HTML/CSS/JS基础、Git入门)
  • 核心技能:W5-W7(DOM、异步、模块化、工程化)
  • 实践练习:贯穿每周的晚间小练习与周末组件/功能实现
  • 项目实操:W8、W10-11(小站1/2)、W12-15(SPA)
  • 复习巩固:每周早间+周末走查与Lighthouse/无障碍审计
  • 技能拓展:可访问性、性能优化、简单测试、部署与文档化(W9、W15-16)

可量化验收清单(提交前自检)

  • 语义化:页面通过基本可访问性审计(对比度、标签/aria、键盘可达)
  • 响应式:≥2断点,无横向滚动条,图片与排版随屏宽优化
  • 交互:组件可键盘操作,有加载/错误/空态提示
  • 工程:ESLint零错误,Prettier统一风格,Vite可一键构建,README完整
  • 版本:合理分支与提交信息(类型+动词+范围),为关键版本打Tag
  • 文档:项目介绍、技术栈、功能截图/录屏、在线预览链接、复盘要点

如需,我可以将W1-W3的每日具体任务细化到每个番茄周期,或根据你选择的项目主题(如美食、旅行、影评)提供更贴合的需求拆解与组件清单。

示例详情

解决的问题

让 AI 以“个性化学习规划师”的视角,为备考、技能进阶与跨专业补课等场景快速生成你的专属学习路线图。围绕你的目标优先级、可用时间与当前基础,自动拆解任务,安排阶段节奏,产出日/周/月可执行清单与方法建议;全程提供进度监控与调整机制,帮助你告别盲目学习、稳步提效,按期达成通关与能力实战化。

适用用户

备考大学生(四六级/考研/期末)

快速搭建从基础到冲刺的阶段计划,明确每日背词、刷题与复盘安排;设置模拟测验与错题巩固节点,及时查缺补漏,让冲刺周有章可循。

在职考证人群(CPA/教资/证券等)

将学习与工作节奏对齐,工作日安排短时精练,周末安排系统复习与整卷训练;自动生成复盘清单与重点回顾,减少临时抱佛脚。

技术技能提升者(编程/数据分析/设计)

把技能拆解为模块与项目里程碑,形成“学—练—做—评”的闭环;每日编码/实操任务可追踪,按周产出小作品与自测报告。

特征总结

基于目标、时间与基础,轻松生成专属学习蓝图,分阶段可量化,拿来即可执行
自动把复杂目标拆成模块与任务清单,配套学习内容与练习,路径清晰不迷路
按难度与紧迫度智能分配时间,比重一目了然,给出每日与每周的节奏与时长
设置阶段性检查点与模拟评估,依据进展自动优化计划,始终保持可达成的挑战
提供匹配学科的高效方法与训练范式,如记忆曲线、刷题策略、项目实作,效率倍增
明确预期成果与能力清单,量化达成标准,帮你看见进步并锁定冲刺重点
覆盖备考、技能提升与行业补课,一键切换场景模板,快速搭建适配计划
遵循科学节律与健康建议,避免过度压缩,内置休息与复盘,长期坚持更可持续
精选可靠的学习资源类型与练习方式,告别信息噪音,专注输入与输出的闭环
与工作与生活日程对齐,自动规避冲突与空档,碎片时间也能高效利用

如何使用购买的提示词模板

1. 直接在外部 Chat 应用中使用

将模板生成的提示词复制粘贴到您常用的 Chat 应用(如 ChatGPT、Claude 等),即可直接对话使用,无需额外开发。适合个人快速体验和轻量使用场景。

2. 发布为 API 接口调用

把提示词模板转化为 API,您的程序可任意修改模板参数,通过接口直接调用,轻松实现自动化与批量处理。适合开发者集成与业务系统嵌入。

3. 在 MCP Client 中配置使用

在 MCP client 中配置对应的 server 地址,让您的 AI 应用自动调用提示词模板。适合高级用户和团队协作,让提示词在不同 AI 工具间无缝衔接。

AI 提示词价格
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您购买后可以获得什么

获得完整提示词模板
- 共 783 tokens
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{ 学习目标 } { 可用学习时间 } { 当前基础水平 } { 学习场景或考试类型 } { 优先学习模块 }
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