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...

陆陆续续找了半个月日常实习，投出去的简历石沉大海，没有一个约面bg211本，项目是仿b站项目+魔改点评感觉现在再找不到实习，无实习硬闯暑期太难了🥲🥲🥲

全部是92硕士研究生学历

不知你是否是这样，习惯按TapTap补全代码；偶尔遇到个线程问题，忘记了语法，就直接对话框问AI；甚至在新项目初始化的时候，直接全部交给AI。AI Coding已经融了大部分的开发生活，使用已经是一种习惯。但即使你面试的AI Agent岗位，面试官还是会照例问你八股，这还有必要吗？我已经tap链接大脑，AI 代替思考了呀？ AI 现状  很多产出变得更像“对的”，但更难确认它真的“能上线”  传统工作模式下，我们编码的工作受限于思考，心流的过程。但如果测试时发现问题，可以快速在脑海里定位到大概位置，心中有码。 而与AI人机协作后，我们更多的时间花在编码后的测试，因为代码没过脑，很多写法可能与现...