想写这个很久了，因为自己在开源和实习中也接触过一些 ai 的工程化内容，对这一块也有一些自己的思考，这个路线图说是 AI 应用开发全景路线图，其实我是想写从 maas 平台到 AI infra 的整个模型工程化的全链路的知识，但是笔力有限，第一版应该先聚焦于平台和应用开发。学识尚浅，也欢迎各位牛友一起交流，探讨，完善阅读建议：每个模块开始是我的一点思考和收集的信息，后面就是学习建议和资料（主要是开源项目+文档，视频资源如果有比较不错的也会放上去），有些技术可能没有好的教程，后续会陆陆续续的出文章+ demo 和大家交流一，AI 应用开发到底是什么概述AI 应用开发这个字眼从 gpt 刚开始火的...

我滴老天爷，在一个我方便的时候，接到了一个不方便处理的电话，真的很炸裂。hr在那里讲，我回答嗯。hr问我，我只能以最简单的方式回答。我坐在马桶上，掉下去的便便把水溅到我的pp上，我右手拿着电话，左手去扯厕纸，一边忍着我的肚子隐隐作痛。hr介绍了大致位置，大致业务方向，告知大致的工作内容，但我什么也不记得。我只知道我的左右隔间都有人，我不想让别人知道我在面pdd。hr声音很大，我觉得别人一定听到了，但我没办法阻止。等我解决完我的个人问题，hr说那我们今天就先聊到这里。我松了一大口气，扭头又进了厕所隔间，马桶圈还没凉呢。

现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。

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