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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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