先解决学什么
精选知识库
每门课程都从筛选、整理和结构化后的内容开始,让学习建立在可靠材料之上。
DeepDojo.AI
DeepDojo.AI 提供精选知识库、任务式学习地图和 AI 教学闭环,帮助你沿着清晰路径学习、练习、诊断,一步步真正掌握。
从第一门课程、第一项任务开始。
每门课程都有精选内容、任务路径和问题诊断,让你知道从哪里开始,也知道下一步该做什么。

学习工作区
DeepDojo.AI
任务地图
详细教程
当前目标
关键步骤
示例与练习
下一步动作
AI 私教
问答
费曼
诊断摘要
进度:已完成当前任务的概念理解
问题:练习迁移能力还不稳定
动作:先复述流程,再完成一轮练习
为什么需要新的学习系统
真正阻碍自主学习的,通常是路径不清、资料难选、反馈不足,以及不知道自己学得怎么样。
答案很多,但路径缺失
用户可以随时问 AI 一个问题,却很难知道一门知识应该按什么顺序学。
资料很多,但质量难判
教程、文章、视频和 AI 回答都很多,初学者仍然要自己判断哪些内容可靠、适合当前阶段。
课程很多,但反馈不足
看完内容不等于真正掌握,用户常常不知道自己是懂了,还是只是觉得懂了。
AI 很强,但状态不可见
通用 AI 可以回答问题,却很少持续判断用户学到哪一步、哪里薄弱、下一步该做什么。
ChatGPT 给你答案,
DeepDojo.AI 给你一条能走完的学习路线。
核心机制
DeepDojo.AI 让 AI 贯穿学习过程:讲清楚、练起来、查问题、给下一步。
先解决学什么
每门课程都从筛选、整理和结构化后的内容开始,让学习建立在可靠材料之上。
再解决怎么学
把复杂主题拆成一个个可执行任务,让用户知道当前学什么、完成什么、下一步去哪里。
推动真正学会
每个任务都支持讲解、答疑、练习、复述、追问和诊断,让学习持续向前推进。
看见学习状态
结合当前任务、对话历史、教程和记忆,评估用户进度、主要问题和下一步学习动作。
产品形态
DeepDojo.AI 把路径、教程和 AI 对话放在同一个学习界面里,让你始终围绕当前任务推进。
DeepDojo.AI Workspace
一张围绕任务推进的 AI 学习工作台
左侧:任务地图
中间:教程正文
当前目标:理解任务背后的核心概念
学习步骤:先读教程,再完成一次输出
练习提示:用自己的话复述关键流程
学习记忆:保留你的卡点和偏好
右侧:AI 私教
问答:解释当前困惑
进度:概念理解已建立
问题:迁移到练习还不稳定
下一步:先复述,再完成一轮练习
知道自己在哪里
课程被拆成连续任务 / 当前任务清晰标记 / 下一步始终可见
知道现在学什么
目标、内容和步骤集中呈现 / 像文档一样适合长时间阅读 / 教程内容围绕当前任务展开
知道问题怎么解决
围绕当前任务答疑 / 切换教学模式检验理解 / 通过诊断给出下一步动作
AI 教学闭环
这些模式对应一组可反复使用的学习动作:学、问、做、讲、想、查。
围绕当前任务进行系统讲解,按步骤推进。
快速澄清当前任务中的具体疑问。
把知识转化为操作,通过练习暴露卡点。
让用户用自己的话解释,检验是否真的理解。
通过追问发现假设、漏洞和没有想清楚的地方。
评估进度、掌握情况、核心问题和下一步动作。
诊断
评估进度、掌握情况、核心问题和下一步动作。
助手
处理必要的自由问题,并与当前学习任务保持边界。
差异化
常见方式
直接问 ChatGPT
用户遇到的问题
有答案,但容易碎片化
DeepDojo.AI 的方式
用任务地图约束学习路径,让每次问答服务当前目标。
常见方式
看在线课程
用户遇到的问题
有内容,但反馈不足
DeepDojo.AI 的方式
每个任务节点都有 AI 教学闭环,边学边问、边做边查。
常见方式
自建知识库
用户遇到的问题
有资料,但缺少行动
DeepDojo.AI 的方式
把知识库拆成可执行任务,让资料变成学习路线。
常见方式
自己摸索
用户遇到的问题
自由,但成本高
DeepDojo.AI 的方式
精选内容、路径、反馈和诊断一次到位,少花时间设计学习路线。
适合谁
DeepDojo.AI 让努力有了方向和反馈。
想系统学习 AI 工具的职场用户
从会问问题走向完整的 AI 使用能力。
已经用 ChatGPT 学习但缺少体系的人
把零散对话重新放回一条清晰学习路线中。
需要快速掌握复杂技能的人
减少筛资料、排路径、判断质量的前期成本。
有自学意愿但缺少反馈的人
通过费曼、苏格拉底和诊断,把学习状态看清楚。

想系统学习 AI 工具的职场用户
从会问问题走向完整的 AI 使用能力。
已经用 ChatGPT 学习但缺少体系的人
把零散对话重新放回一条清晰学习路线中。