"这是我探索 AI 辅助编程的标杆项目。我用 Cursor、Claude Code 等 AI 编程工具开发，探索如何将 AI 深度融入开发流程。

核心收获有三点：

1. AI 不是替代程序员，而是放大程序员的能力
2. Prompt 质量直接影响 AI 输出质量
3. 工程化能力（测试、部署、监控）依然是核心竞争力

这个项目让我从'用 AI'到'懂 AI'，为转型 AI 应用开发打下了基础。"

介绍 AI 转型

"我从 2026 年初开始系统学习 AI 应用开发，重点补足了三个领域：

1. LLM 原理 - Transformer 架构、Token 化、注意力机制
2. RAG 系统 - 向量数据库、混合检索、rerank、上下文压缩
3. Agent 设计 - ReAct、Plan-and-Execute、多 Agent 协作

我的优势是：有扎实的后端功底，理解工程落地的挑战。AI 应用开发不仅仅是 Prompt，更多是对确定性工程和非确定性模型输出之间的边界管理。"