经济学出身,后来一头扎进了 AI。 我不是科班程序员,很多东西都是在做项目的过程中慢慢学会的。平时会用 Claude、Codex 这类 AI 编程工具把想法做出来,也在继续补 Python、学 C++ 和一些计算机基础。 这半年做了不少 AI 应用和小项目。做得越多,我越发现自己真正感兴趣的,不只是“模型还能做什么”,而是一个东西放进真实场景之后,到底有没有人需要、好不好用、为什么没人用,以及怎么把它一点点改得更合理。 我挺喜欢这种边做边学的过程。遇到问题就去查、去试,踩完坑以后再回头总结:哪里一开始想简单了,哪里是技术问题,哪里其实是产品问题,哪些功能看起来很厉害但根本没必要做。很多经验都是这么一点点攒起来的。 比起单纯追新的模型和工具,我现在更想理解用户、产品和业务。之后也希望做 AI 产品、产品运营这类工作,同时保留自己动手做东西的能力。对我来说,会提想法还不够,最好能自己把它做出来,再看看现实到底买不买账。 还在学习,也还会继续踩坑。不过每做完一个项目,总会比上一个项目多明白一点。
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