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从Java程序员转型为AI应用开发工程师的经历。工作内容从编写CRUD接口变为研究大模型能力边界和设计AI业务流程。开发方式从直接写代码转变为与AI工具协作。思维方式从"工具人"升级为"编排师"，利用自身系统架构和业务经验优势，实现人机协作的高效开发。AI不会替代程序员，而是会用AI的程序员将更具竞争力。

去年6月份，我做了一个连自己都觉得疯狂的决定：

裸辞，All in AI。

没有退路，没有备选方案，就是要在AI这个赛道上，杀出一条血路。
如今，一年过去了，我已经完全告别了写了7年的Java，成功转型为AI应用开发工程师。
入职新公司一个多月，每天醒来都觉得自己在做不一样的工作，过不一样的人生。

01 | 工作内容的彻底颠覆

以前的我：

• • 写CRUD接口
• • 处理各种业务逻辑

现在的我：

• • 研究大模型能力边界
• • 设计AI业务编排流程
• • 让智能体理解复杂场景

最大的区别是什么？

以前是我在写代码，现在是我在"调教"AI。

我需要深度理解大模型到底能做什么，做到什么程度。
然后像产品经理一样，把AI的能力和具体业务无缝结合。

举个例子：客户想要一个智能客服系统。
传统开发思路：设计数据库→写接口→做前端→调试
AI应用开发思路：分析客服场景→设计对话流程→编排多个智能体→让AI理解业务规则
这不是在写代码，这是在编排智能。

而且prompt工程真的很考验产品思维。
你得站在用户角度，把复杂的业务需求，用AI能理解的方式表达出来。
有时候一个prompt的好坏，直接决定了整个功能的成败。

02 | 开发方式的革命性改变

更神奇的是开发工具的变化。
现在我几乎不直接写代码了，我的工作流程是这样的：

我：“帮我写一个用户权限管理模块”
Cursor：快速生成完整代码
我：Review，提出优化建议
Cursor：根据反馈迭代改进

这种人机协作的感觉，就像有了一个永远不会累、反应超快的编程搭档。
最让我惊喜的是，AI有时候比我想得更全面。
开发效率提升了至少300%，但更重要的是，产品思考的深度也在AI的启发下不断进化。

03 | 从Java程序员到AI应用工程师的蜕变

回头看这一年的转型路，我发现：

最大的收获不是学会了新技术，而是思维方式的彻底升级。

以前我是一个"工具人"：

• • 需求来了就写代码
• • 出bug了就调试修复
• • 功能完成了就交付

现在我是一个"编排师"：

• • 思考AI能在哪个环节创造价值
• • 设计人机协作的最优流程
• • 让技术真正服务于业务目标

7年Java经验没有白费，反而成了我最大的优势：

• • 我懂系统架构，所以知道AI应用该怎么设计
• • 我踩过无数坑，所以知道AI生成的代码哪里可能有问题
• • 我理解业务逻辑，所以我的prompt写得特别精准

这不是抛弃过去，而是站在过去的肩膀上，拥抱未来。

AI时代，不是AI会替代程序员，而是会用AI的程序员，会替代不会用AI的程序员。
而我们这些有多年开发经验的人，恰恰是最有机会成为"AI时代程序员"的那一群。

接下来100天，我会记录从Java程序员到AI应用开发工程师的完整转型路：每一个困惑、每一次突破、每一个真实瞬间。

如果你也想了解AI应用开发到底是什么，如果你也在考虑转型但还在犹豫，
那就跟着我的记录，一起探索。

大模型未来如何发展？普通人能从中受益吗？

在科技日新月异的今天，大模型已经展现出了令人瞩目的能力，从编写代码到医疗诊断，再到自动驾驶，它们的应用领域日益广泛。那么，未来大模型将如何发展？普通人又能从中获得哪些益处呢？

通用人工智能（AGI）的曙光：未来，我们可能会见证通用人工智能（AGI）的出现，这是一种能够像人类一样思考的超级模型。它们有可能帮助人类解决气候变化、癌症等全球性难题。这样的发展将极大地推动科技进步，改善人类生活。

个人专属大模型的崛起：想象一下，未来的某一天，每个人的手机里都可能拥有一个私人AI助手。这个助手了解你的喜好，记得你的日程，甚至能模仿你的语气写邮件、回微信。这样的个性化服务将使我们的生活变得更加便捷。

脑机接口与大模型的融合：脑机接口技术的发展，使得大模型与人类的思维直接连接成为可能。未来，你可能只需戴上头盔，心中想到写一篇工作总结”，大模型就能将文字直接投影到屏幕上，实现真正的心想事成。

大模型的多领域应用：大模型就像一个超级智能的多面手，在各个领域都展现出了巨大的潜力和价值。随着技术的不断发展，相信未来大模型还会给我们带来更多的惊喜。赶紧把这篇文章分享给身边的朋友，一起感受大模型的魅力吧！

那么，如何学习AI大模型？

在一线互联网企业工作十余年里，我指导过不少同行后辈，帮助他们得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑。因此，我坚持整理和分享各种AI大模型资料，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频。

学习阶段包括：

1.大模型系统设计
从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法。包括模型架构、训练过程、优化策略等，让读者对大模型有一个全面的认识。

2.大模型提示词工程
通过大模型提示词工程，从Prompts角度入手，更好发挥模型的作用。包括提示词的构造、优化、应用等，让读者学会如何更好地利用大模型。

3.大模型平台应用开发
借助阿里云PAI平台，构建电商领域虚拟试衣系统。从需求分析、方案设计、到具体实现，详细讲解如何利用大模型构建实际应用。

4.大模型知识库应用开发
以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统。包括知识库的构建、问答系统的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建智能问答系统。

5.大模型微调开发
借助以大健康、新零售、新媒体领域，构建适合当前领域的大模型。包括微调的方法、技巧、到实际应用，让读者学会如何针对特定领域进行大模型的微调。

6.SD多模态大模型
以SD多模态大模型为主，搭建文生图小程序案例。从模型选择、到小程序的设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建多模态应用。

7.大模型平台应用与开发
通过星火大模型、文心大模型等成熟大模型，构建大模型行业应用。包括行业需求分析、方案设计、到实际应用，让读者了解如何利用大模型构建行业应用。

学成之后的收获👈

•全栈工程实现能力：通过学习，你将掌握从前端到后端，从产品经理到设计，再到数据分析等一系列技能，实现全方位的技术提升。

•解决实际项目需求：在大数据时代，企业和机构面临海量数据处理的需求。掌握大模型应用开发技能，将使你能够更准确地分析数据，更有效地做出决策，更好地应对各种实际项目挑战。

•AI应用开发实战技能：你将学习如何基于大模型和企业数据开发AI应用，包括理论掌握、GPU算力运用、硬件知识、LangChain开发框架应用，以及项目实战经验。此外，你还将学会如何进行Fine-tuning垂直训练大模型，包括数据准备、数据蒸馏和大模型部署等一站式技能。

•提升编码能力：大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握将提升你的编码能力和分析能力，使你能够编写更高质量的代码。

学习资源📚

1. AI大模型学习路线图：为你提供清晰的学习路径，助你系统地掌握AI大模型知识。
2. 100套AI大模型商业化落地方案：学习如何将AI大模型技术应用于实际商业场景，实现技术的商业化价值。
3. 100集大模型视频教程：通过视频教程，你将更直观地学习大模型的技术细节和应用方法。
4. 200本大模型PDF书籍：丰富的书籍资源，供你深入阅读和研究，拓宽你的知识视野。
5. LLM面试题合集：准备面试，了解大模型领域的常见问题，提升你的面试通过率。
6. AI产品经理资源合集：为你提供AI产品经理的实用资源，帮助你更好地管理和推广AI产品。

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