记录一下记录一下，在AI的帮助下，成功完成了api的调用！
目前自己的进展就是重新巩固了python的变量与字符串、字典与列表、循环以及函数，成功申请 DeepSeek API 并完成调用，运行了多轮对话 CLI。
继续学习！！！
最近和母亲聊了很久未来规划，也第一次比较系统地梳理了“为什么想换赛道”。
不是一时冲动，而是同时看到了几个信号。
第一，行业在收缩。地铁通信新建项目变少，公司效益下降，全员降薪。原来的增长逻辑正在变弱，继续待下去，个人成长和收入空间都会越来越窄。
第二，AI 正在成为通用技术。它不一定单独成为一个行业，但会渗透进几乎所有行业。我不一定非要进纯 AI 公司，但必须主动靠近 AI，掌握 AI 应用能力。对我来说，这比被动等待行业变化更可控。
第三，团队环境和我的成长诉求不太匹配。遇到问题时，缺少能扛事、能带方向的人；工作边界模糊，薪资和强度不匹配；流程里责任边界不清，协作成本高。这些不是某一个人的问题，而是整体环境的问题。
所以换赛道不是逃避，而是基于行业、公司、团队和个人发展的综合判断。
但我也很清楚：现在不能冲动辞职。现阶段的主要矛盾，是“外部行业下行不可控”和“个人转型速度不够快”之间的矛盾。主要方面，是我自己可控的能力建设、作品积累和求职行动。
所以我给自己定了五条策略：
保障睡眠和休息。这是所有行动的前提。
做好本职工作，守住现金流和职业信用，不犯重大过错。
每周稳定投入 13—20 小时学习 AI，并产出可展示作品。
减少不必要开支，在保持基本生活品质的前提下尽量攒钱。
从微习惯开始，用固定时间、固定输出和每周复盘慢慢改变自己。
关于分享，我一开始会担心自己的思考太浅、太普通。但后来觉得，重要的不是一次说得多深刻，而是持续思考、持续输出。学习有转化率，只输入不输出，知识转化率很低；只有关联已有知识、重新表达、接受反馈，才能真正变成自己的东西。
这就像 AI 的 Memory 提纯：原始信息需要被抽取、压缩、索引、检索和更新，才能影响后续判断。人也一样，我们有遗忘机制，记忆会模糊。所以更需要记录、复盘和分享，主动给自己做“记忆提纯”。
第一次分享，不追求完美，只追求真实、持续、能吸引同频的人。
自己以前本科上学的时候就有过这样一个类比，我们人体就是一部高级的计算机，从底层原理上人体确实要比计算机复杂很多，但是有许多的地方是可以进行类比的！
例如：我们的身体就相当于计算机的硬件，我们的大脑就相当于计算机的CPU等。
所以我们进行编程就相当于学习英语等语言一样，只不过学习的是计算机可以听懂的语言。
真的纯萌新，分享自己的拙见。
今天是重新开始学习的第二天，昨天完成了三件事情：安装Pyhton，安装了Pycharm，安装了GIT。
今天主要复习的内容就是
1. 变量与字符串；
2. 字典与列表
3. 循环
4. 函数
实话说已经一年多没有敲过代码了，感觉自己手生的不行，但是自己依旧会努力学习的，有错误有挫折是正常的。
俗话说通则不痛、痛则不通，现在自己就是处于一个不通的状态下。
计算机本科毕业，从事工程交付类岗位一年以后，自己决定要有一定的改变了，现在重新开始学习Python。就像自己所写的代码中一样：”欢迎回到代码的世界！”
平淡的开始！简单的代码！让我们开始一同进步吧！！！
重新开始学习PYTHON