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...

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。

如果说公司有一位永远不会迟到、永远不抱怨、永远精力充沛的员工，那一定是我的GPT员工。它不会加班累倒，也不会忘记任务，更不会因心情差拖延工作。每天早上，我可以把复杂的需求交给它，它迅速整理、分析、输出方案；遇到难题，它总能给出多种解决思路；写文案、做数据分析、甚至帮我头脑风暴创意，它都干得比我还快。但它也不是万能的。有时候，它的建议过于理性，缺少人情味；有时候，它理解问题的角度和我不完全一致，需要我再调教。正因为这样，它像一个永远在身边的助手，不仅帮我提升效率，也逼着我思考得更清楚。我的GPT员工教会我一件事：在智能时代，最重要的不是取代，而是学会 协作。当人和AI成为团队，工作的边界被重新定...