补 AI Agent 留下的技术空白。
每个主题两版：速查版一屏看懂 · 深入版原理到能排障。
全部用你自己的真实项目当教材，不用通用教科书例子。
你的 13 个真项目（36 个 Express 包、tRPC、drizzle、React 19）全部是 AI 生成的。这带来了能快速出活的收益，也留下一个真实问题：能提需求、能验收结果，但讲不出「为什么这样写」，出问题只能从头猜。
实测扫描还发现全盘 0 个测试文件、0 个 Dockerfile、0 个图表库、0 个 Redis。这不是缺陷，是 AI 生成代码的典型结构性漏洞——所以第 19 篇专门讲怎么审 AI 的代码。
建议读法：
六个主题各一屏，把概念装进脑子。这一步你就够跟HR 讲清楚技术面了。
深入版是「出问题时能自己查」用的，不是通读教材。按需查比通读快 10 倍。
这是唯一能改变你工作方式的一篇——它让你以后能审 AI 的交付物，而不只是验收结果。
实测扫描全盘确认，这几类是真空白，写在这儿是因为：主动说清自己不会什么 + 知道怎么补，比假装全会强。
| 空白 | 现状 | 补法 |
|---|---|---|
| 自动化测试 | 0 个 test 文件（仅 engine 用 node:assert 手写 6 个断言） | 从给engine 补 vitest 用例起步，别等学完框架 |
| 容器化 | 0 个 Dockerfile，全靠手写 nginx + pm2 | 先学 Dockerfile 基础，不必急 |
| 关系型数据库 | 全盘零 MySQL / PostgreSQL（只有 SQLite 家族） | ⚠️ schema.ts 里已有一段 PostgreSQL 迁移预案注释，是方向不是现状 |
| 图表可视化 | recharts / chart.js / echarts 全为 0 | 要补。CRM 和会员制分析都缺这块 |
| 缓存 / 消息队列 | Redis、队列、WebSocket 业务代码零使用 | 依赖少是好事（攻击面小），真需要时再学 |