MentorAI
Outcome first · roots derived

先看见想抵达的成果,再沿根系倒推,把每一步扎深、扎稳。

学习不是把课程堆高,而是把根基扎牢。你先写下想交付、想做到、想成为的结果,MentorAI 再从成果向下追溯,逐层拆出能力、前置依赖与真实起点,把每个关键缺口变成今天可完成、可验证的一步。

从成果向根系倒推 AI 逐层拆出能力与依赖 只补关键缺口,把根基扎牢 在遗忘前自然回访
mentorai knowledge gardenspring / summer / autumn / winter
成果12 周后,独立完成一个 AI 产品的 0→1 验证正在反推 18 个能力点
成果能力依赖起点今天
学习前沿 用户洞察已扎稳 · 91% 产品判断已扎稳 · 86% 业务目标正在生长 · 64% 模型边界已扎稳 · 82% 机会定义现在学这个 · 30 MIN 数据与隐私正在生长 · 58% 方案架构静候 2 条根系 人机交互静候 2 条根系 评测体系静候 3 条根系 成本与风险静候 3 条根系 原型实验静候 3 条根系 上线指标静候 3 条根系 组织协作静候 2 条根系 持续迭代0→1 闭环
职业 独立带领 AI 产品 0→1编程 Rust HTTP 服务器创作 科幻短篇投稿技艺 古典吉他弹唱生活 手冲咖啡稳定复现记忆 读懂一部英文原著健身 半程马拉松实操 科目二一把过 职业 独立带领 AI 产品 0→1编程 Rust HTTP 服务器创作 科幻短篇投稿技艺 古典吉他弹唱生活 手冲咖啡稳定复现记忆 读懂一部英文原著健身 半程马拉松实操 科目二一把过

大多数产品从“有什么课”开始。MentorAI 从“你最后要做成什么”开始。

Outcome → capabilities → prerequisites → your starting point → today
Backward from the outcome

先把终点说清楚,再把过程一层层倒回来。

成果不是一句模糊的“我想学”。它必须是未来能够看见、使用或交付的状态。只有终点清楚,系统才知道哪些过程值得保留。

01 / outcome

先输入要达成的成果

不是“学 AI 产品”,而是“12 周后独立完成一个 AI 产品的 0→1 验证”。终点必须可以被使用、衡量和复盘。

输入 · 可交付成果
02 / derive

从成果反推能力结构

AI 先问“做到它需要哪些能力”,再继续追问每项能力依赖什么,直到形成有根系的知识地图。

倒推 · 能力依赖图
03 / locate

找到你真正的起点

已经会的直接跳过,半会的先验证,真正缺少的才进入路径。你得到的不是统一课表,而是自己的前沿。

诊断 · 跳过已会
04 / today

只留下今天的一小步

从整张图里挑出此刻价值最高的节点,用一次开放实践完成验证;然后地图根据新证据继续变化。

今天 · 最小可验证行动
Your living map

你看到的不是课程目录,而是一座正在换季的知识花园。

前置能力是根,正在练习的是新叶,真实应用留下果实。地图只照亮今天值得照料的地方,其余内容不是锁住,只是在等待合适的生长时机。

Root根系说明为什么此刻先学这一点
Season每条知识枝按自己的状态换季
Fruit真实作品与应用才是收获证据
mentorai / learning map
今天继续,Alex古典吉他弹唱 · 已整理出 12 个能力点
已扎稳现在照料生长中待生长
01 · 已掌握基础 02 · 当前学习前沿 03 · 下一阶段 学习前沿 持琴与调音 已扎稳 · 94% 看懂六线谱 已扎稳 · 91% 基础和弦 已扎稳 · 88% 右手节奏型 现在学这个 · 20 MIN 顺畅换和弦 生长中 · 62% 常用扫弦型 静候 2 条根系 弹唱配合 静候 3 条根系 完整弹唱 目标节点
Make time yours

把时间握在手里,让成果在真实世界里发生。

给想做成的事写下一个日期,MentorAI 就从未来倒推到今天。你的学习不再悬浮在课程列表里,而是和北京时间、真实季节以及生活中的每一天一起向前。

Asia / Shanghai 正在读取北京时间 现实季节
03.01—05.31

春季 · 让方向发生

风开始变暖,你也可以为一个想做成的结果写下日期。未来不再只是愿望,而是一段能够亲手安排的时间。

时间感受 · 新的一季,方向开始清晰
06.01—08.31

夏季 · 让投入被看见

日光漫长,完成的每一步都在植物上留下变化。你看得见时间去了哪里,也看得见自己正在把什么做成。

时间感受 · 日光漫长,投入更有回声
09.01—11.30

秋季 · 让成果如期抵达

真实日期走到这里,一些目标也走到了可以使用、展示或交付的时刻。你收获的不是积分,而是已经拥有的能力。

时间感受 · 一季将成,成果正在靠岸
12.01—02.28

冬季 · 让时间沉淀下来

岁末的安静不会清空你的努力。已经完成的任务、长成的植物和掌握的能力,都成为你安排下一段时间的底气。

时间感受 · 岁末安静,成长仍在积累
Visible achievement · 看得见的成就

每一次完成,都长成真实的证据。

植物不催促,只诚实记录你付出的每一步。当它从种子长到开花,成就感来自你真的把事情做成了。

Real-world time · 真实世界

你不是追赶时间,而是在安排时间。

空间与北京时间同步换季。你在真实日期里安排目标、兑现承诺,也因此更清楚下一段时间要交给什么。

Growth space · four dimensions

把成果日期写下来,看它将在哪个季节抵达。

成长空间按春、夏、秋、冬四个现实时间维度归档目标。修改成果日期,目标就移动到新的季节;旁边的植物仍然只表示任务完成进度。

春季目标3—5 月抵达 · 1 项
夏季目标6—8 月抵达 · 2 项
秋季目标9—11 月抵达 · 1 项
冬季目标12—2 月抵达 · 0 项
Date the outcome

日期让倒推过程拥有真实的时间边界。

先写下成果,再补上希望抵达的日期。系统不会用倒计时催促你,而是让你看清这件事会穿过多少现实时间,以及最终落在哪一个季节。

安排成果日期
Choose your way in

同一座知识花园,两种进入方式。

四季、地图、开放练习与复习节奏都是完整体验。你可以自带 key 自由使用,也可以选择托管 AI,省去配置。

BYOK · 自己掌舵

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Hosted AI · 开箱即用

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现成图谱可以一键种下;真正的生长状态,仍然来自你自己的解释、实践与回访。
Science beneath the seasons

四季是感受,学习科学是根系。

现实季节负责氛围与时间感,学习建议则来自可解释的掌握、依赖和记忆信号。两者并行,但彼此不冒充。

逆向设计
Backward Design:从想达成的结果倒推该学什么。
知识空间 KST
用前置依赖图刻画学习前沿,永远学最该学的。
贝叶斯知识追踪
BKT + CBM 从作答动态估计掌握概率与信心。
间隔复习 FSRS
按记忆状态安排复习时机,对抗遗忘曲线。
LLM 倒推
把任意目标拆成结构化、带依赖的知识点图谱与微课。
北京时间四季
按现实日期改变光线、色温与气候表达,不作为等级,也不改变植物进度。

先写下想抵达的成果,剩下的路从终点向今天展开。

MentorAI 倒推出能力、依赖、真实起点和今天的一步。植物记录你完成了多少,四季记录现实时间走到了哪里——两条主线,一起陪目标发生。