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...

嗯，对，你一个人顶10个人吧

AI 时代的工作与传统时代的异同，从来不是简单的效率高低，而是工作能力的价值重构；有人说 AI 会取代程序员，这话未免有些过于绝对，但 懂 AI 的程序员会取代不懂 AI 的程序员，却是不争的未来趋势。传统时代的工作，拼的是熟练度和经验积累—— 程序员靠着日复一日的敲码、踩坑，沉淀总结下解决问题的方法论，从 CRUD 到架构设计，每一步都靠亲手摸索，慢却扎实，思考的过程藏在每一行手写的代码里。那时的核心竞争力，是把事做好的硬本领，是从 0 到 1 解决问题的独立思考能力。而 AI 时代的工作，拼的是驾驭工具的能力和筛选价值的判断力。AI 能一键生成代码、快速排查 bug、甚至搭建基础架构，把程...