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...

亲爱的老己该怎么和你解释呢其实我存款突破六位数大关了，然后就好像到达某个关键点会触发特殊事件一样，因为这样那样的事，可以说是清零了好吧还是有好事的，好事就是我现在可以和你一起push明年看到这封信的我自己啦要多赚点钱哦～

准备背一下八股投简历找实习，问下大佬们还有什么地方需要优化

📢 重要提醒！ 还没看过上篇的同学，记得先戳专栏补课哦~咱们要按顺序来才能玩转Trae！🌟在提交代码前，最容易被忽略的一步，其实是 “站在资深同事的视角再看一遍”。这一步做不好，代码很容易被 Reviewer 打回。一个高效的方法是：提交前让 Trae 扮演一名严格的资深 Reviewer。1️⃣第一步，在 MCP 市场中搜索并安装 Git 相关工具，无需复杂配置，直接使用即可。这一步的目的，是让 Trae 能够读取并理解你的代码变更范围。我已经添加过了，这里正常显示的事“+”号2️⃣第二步，配置当前项目的 Git 仓库地址，让 Trae 明确代码上下文，而不是只看零散文件。3️⃣第三步，...