从 Chart、Values、Template 与 Release 出发，理解 Helm 的参数合并、资源渲染、配置更新和发布管理，以及参数如何在 Kubernetes 中真正生效。

从 Filter、Score 和 Bind 出发，系统理解 Kubernetes 如何根据资源、亲和性、污点、拓扑与优先级为 Pod 选择 Node，并扩展到 Volcano 成组调度。

从声明式 API、Pod 与工作负载控制器出发，系统理解 Kubernetes 如何完成应用调度、服务发现、配置注入、滚动更新和故障恢复。

系统理解应用如何从源代码变成不可变镜像，并通过 Registry、CI/CD、Helm 和 Kubernetes 完成可追踪、可回滚的持续交付。

从身份、网络、计算、流量、数据与可观测性六个维度，建立一套可迁移到不同云平台的云原生基础设施认知模型。

从访问控制、可靠性、成本、可观测性、评估与数据治理等维度，建立可审计、可回滚的生产级大语言模型应用体系。

围绕 Agent 执行循环、MCP 工具接入、状态控制、人工审批与可观测性，构建具备明确权限边界的多步骤 AI 系统。