动手学，而不是看视频。

语法、数据结构、面向对象、生成器、异步、测试。

19 课

Go

Goroutine、Channel、接口，交付一个真实的服务。

20 课

Linux

文件系统、systemd、网络、权限、调试。

17 课

Docker

镜像、网络、卷、多阶段构建、Compose。

13 课

Kubernetes

高级

Pod、Service、Deployment、Ingress，真实集群操作。

PostgreSQL

Schema、查询、索引、EXPLAIN、性能调优。

Bash

管道、循环、trap，能扛住生产的脚本。

Ansible

Inventory、Playbook、Role，幂等基础设施。

Jenkins

流水线、Agent、凭据，从 Git 部署真实应用。

11 课

浏览完整目录

学习路径

选一条路径。得到一份工作，不是一张证书。

路径把真实岗位所需的课程按顺序排好。从头开始，到尾结束，你就能胜任工作。

可选、有主张，并基于团队真实招聘的岗位。

查看所有路线图

后端工程师

交付真实 API，持久化数据，跑在 Linux 上。

DevOps / 平台

掌握机器。搭建流水线。让它无聊地稳定。

工作方式

从"我想学"到"我交付了"。

选一门课

按主题浏览或跟随路径。

Python

Docker

打开工作空间

浏览器中的 VS Code 和终端。

终端

$ python main.py

你好，academy

在交付中学习

小测、检查点、知道你代码的 AI 导师。

这里为什么报错？

第 7 行用了 return。改用 yield。

为想交付的人打造，
不只是阅读。

大多数课程只到语法层。Academy 的课程跑在你团队生产环境里同类型的机器上。

真实机器，不是沙箱

每节课都在一台完整 VM 上运行。安装软件包、编辑系统文件、开端口、搞坏点东西。这是你的机器。会上生产的教程长得就是这样。

能读懂你代码的 AI 导师

卡住了？问它。导师能看到你的课程、正在编辑的文件以及刚刚跑过的命令。回答针对你的代码，不是泛泛的 Stack Overflow。

通往岗位的路径

后端、前端、DevOps、SRE。每条路径都是为真实工作精心编排的课程序列。按顺序完成，你能交付，而不是背诵。

小测和检查点

每节课都以一次快速检查和一个针对你工作空间运行的实操检查点结束。再也不会"完成教程"却没证据。

从上次离开的地方继续

你的工作空间在整个课程期间持久存在。今天走，明天回来，shell 历史、文件和进度都还在原地。

零配置，浏览器中即可

没有"请先安装这个"的页面。登录、选课、点开始。VS Code 编辑器和终端几秒内加载完成。任何机器都能用，包括 Chromebook。

11 种语言

用你的母语学习。

每节课、每个小测、每个导师回复都提供 11 种语言。随时切换，工作空间和代码保持不变。

AI 导师也会匹配你的语言。用你的母语提问，得到你母语的回答。

没有你的语言？

即将上线，还有更多

Academy 面向谁

自学者、招聘经理或带班教师。

同一台机器，同一个导师，按用途不同有不同的价格和管理工具。

自学开发者

别再在 YouTube 标签页之间跳了。

一条精选的端到端学习路径，导师知道你正在哪一节课。再也不用猜下一步该学什么。

能读懂你代码的导师
真实机器，无需配置
小测和检查点

工程团队

不再花一周时间共享屏幕做入职。

分配内部友好的课程，按人查看进度，跳过"我笔记本上该装啥"的讨论。

带上你自己的私有课程
按用户的进度报告
SSO 与团队账户

训练营与学校

砍掉配置日。第一天就开始上课。

每个学生拿到相同的机器、相同的工具、相同的起步文件。第一周不会再有"我这边能跑"。

每个学生工作空间相同
会话之间持久保留
批量定价

常见问题

问题，已解答。

Udemy 和 Coursera 是视频课程。你看视频、记笔记、希望能记住。Academy 给你每节课一台真实机器、一个编辑器、一个终端，以及读懂你代码的 AI 导师。你通过运行真实命令、构建真实项目来学习。

不用。登录、选课，工作空间就在浏览器中启动。浏览器里的 VS Code、真实的 shell、起步文件，一切就绪。Mac、Windows、Linux、Chromebook 都能用。

它能看到你正在的课程、正在编辑的文件以及终端里刚跑过的命令。问"为什么这里失败了？"，它会针对你的代码回答，而不是泛泛的 Stack Overflow。它不会替你解题，但能让你不卡住。

会。每次报名都会获得专属工作空间，整个课程期间都在。明天再来：文件、shell 历史、进度都还在原地。

可以。团队账户允许你分配课程、跟踪进度，并带上自己的私有课程（使用与公开目录相同的课程格式）。非常适合让新人快速上手陌生技术栈。

Python、Go、Linux、Bash、Docker、Kubernetes、PostgreSQL、MySQL、Ansible、Jenkins、GitLab CI、Git、Helm、React 以及 Web 基础。课程库扩展得很快。登录后浏览目录，查看现在可用和即将上线的内容。

有免费层，付费前可以试任何课程。付费方案解锁完整目录和团队功能。查看价格.

跳出教程地狱。

真实机器。真实工具。一个知道你代码的导师。任何课程，免费开始。

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一键启动 Postgres、Redis、Kubernetes、Kafka。一个工作空间，每台机器秒级就绪。

EasyEnv Interview

真实机器上的在线实操技术面试。

告别白板。在真实环境中进行面试，共享终端、视频、完整回放。

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真实机器上的 AI 开发环境。

把 Claude、Ollama 上的开源模型，或开源代理（OpenClaw、OpenCode、OpenFang）与 VS Code 及你的仓库结合。

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选一门课。秒级获得工作空间。运行真实命令，构建真实项目，卡住就问导师。无需安装，无需配置，告别教程地狱。

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Academy

Python

/生成器入门

44%

Python · 9 节课

你好，Python

变量与类型

循环与控制流

4生成器入门

5迭代器深入

6Async 基础

使用 pytest 测试

打包

counter.py

def count_up(start):

while True:

yield start

start += 1

# quiz: keep the generator alive

return start + 1✗ exits the function

for n in count_up(0):

if n > 5: break

print(n)

you@academy:~/python-dev$

?Checkpoint: print 0 through 5.

AI导师实时

导师

读你的代码 · 在上下文中作答

实时

第 4 课·阅读 8 分钟

生成器入门

generator 是会暂停并继续的函数。它用 yield 把值交回调用者然后等待。return 则彻底结束它。

要点

yield = 暂停并继续 · return = 停止

向导师提问

通往真实岗位的路径

后端工程师 DevOps / 平台前端工程师站点可靠性工程师全栈工程师数据库工程师

精选课程

实操课程，开箱即用。

每门课都会启动一个真实工作空间和读懂你代码的 AI 导师。

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语法、数据结构、面向对象、生成器、异步、测试。

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镜像、网络、卷、多阶段构建、Compose。

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