三掌柜666_社区达人页

作为一名程序员，我感受到技术迭代的迅猛和行业的快速变化带来的压力，尤其是现在AI带来的技术变革，对程序开发从业者带来非常大的影响。我个人觉得，一些技术大佬曾经引以为傲的代码能力，如今可能因为新的框架以及AI技术的buff而显得过时；一些热门的技能，随着技术的快速发展，转眼间就被新的技术取代。这些不确定性让作为程序员的我们越来越感到焦虑，但我也意识到硬技能的保质期越来越短，而软技能才是真正的“护城河”。比如，保持自己的持续学习能力，因为学习能力让我能够快速适应、掌握新的技术和内容；又如，自己的适应能力也可以让我在项目变更中快速适应；再如，自己对新技术的敏感度和主动求索的习惯，让我可以及时的去了解、接触新的技术，从而让我不会被动的去接受新技术带来的颠覆影响。我觉得这些软技能不仅帮助我应对当下工作中的困难，也能让我在开发生涯中不被快速淘汰，所以我觉得软技能才是我们开发者真正的“常青树”。

我是程序员，从程序员的角度来看，开发过程中的“纠结”往往源于对完美主义的追求和对未知风险的恐惧，外加一点点“强迫症”，但是代码世界本身就是一个不断迭代和优化的过程，没有绝对完美的解决方案。要成为一个“不纠结”的开发者，我觉得需要明确的是决策的核心目标是解决问题，而不是追求完美。我们可以通过设定清晰的优先级来简化决策，比如优先满足核心需求，再逐步优化细节。还有就是采用敏捷开发的方法，将大问题拆解为小任务，通过快速迭代来验证方案的有效性，从而减少对“一步到位”的依赖。 我觉得无论是代码重构还是架构调整，都可以通过版本控制、自动化测试和灰度发布等手段来降低风险，就算决策出现问题，也能快速回滚或调整，避免陷入不可逆的困境。还有就是每一次代码提交都是对问题的阶段性解决，我们要保持内心的平静与专注。

我觉得AI一键生成讲解视频的功能确实展现了它强大的理解和生成能力，尤其是通过自然语言处理和计算机视觉技术，AI能够高效解析PPT中的文字、图像和结构信息，并自动生成逻辑清晰的解说词和自然的语音，再结合智能剪辑技术，快速输出高质量的讲解视频。个人觉得这种能力不仅大幅简化了内容制作的流程，还显著降低了技术门槛，让非专业用户也能轻松制作出专业水准的视频，尤其是像我这样做自媒体的技术博主一样，很有帮助。 我在实际体验了“智能理解PPT内容，快速生成讲解视频”方案后，我对AI的效率有了新的认知，因为它能够在几分钟内完成原本需要数小时甚至数天的工作，尤其是在处理结构化内容（比如分享课件、技术产品介绍）时做的非常的棒。但是，我发现AI的创意表达仍然存在局限性，虽然它可以生成流畅的解说词和语音，但在情感表达、幽默感以及深度洞察方面，仍然无法完全替代人类的创造力，还是需要我去进行二次修改和完善。 我觉得AI可以承担更多重复性和技术性的工作，而我们人类则可以专注于内容的核心创意和情感表达，通过这种“人机协作”模式能极大地提升内容创作的效率和质量，实现真正的“提效”。

作为一个程序员，我觉得传统动画创作和AI辅助动画创作各有其独特的优势和局限性。比如传统动画创作的核心在于艺术家的手工绘制和创意表达，每一帧都充满了独特的情感和艺术风格，这种“匠心”是AI难以完全复制的，但是传统方法的制作周期长、成本高，且对创作者的技术要求极高，这在一定程度上限制了其大规模应用。相比之下，AI动画创作通过先进的算法和深度学习技术，能够快速生成动画内容，极大地提高了效率并降低了技术门槛，尤其是AI可以自动生成剧本、设计角色、甚至完成复杂的动画渲染，这对于需要快速响应市场需求的创作者来说无疑是一大福音。但是，我觉得AI生成的内容往往缺乏深度和独特性，容易陷入模式化的表达，难以完全替代人类艺术家的创造力和情感投入。问题一回答：我在亲自体验了AI剧本生成与动画创作工具后，我发现它在简化流程和提升效率方面确实表现出色，尤其是在处理重复性任务和生成基础框架时非常高效，但是AI生成的内容仍然需要人工进行二次调整和优化，以确保作品的独特性和专业性。 问题二回答：我更倾向于将两者结合使用，利用AI提高效率，同时保留人类创作者的创意主导权。我觉得，以后AI可以成为动画创作的强大辅助工具，但真正的艺术灵魂仍然来自于人类的想象力和情感表达，二者结合效果会更好。

从程序员的角度来看，2025年AI产业迎来全面爆发的可能性非常高，尤其是技术的快速迭代和算力的不断提升，正在为AI的广泛应用奠定坚实基础。我觉得不管是深度学习框架的优化，还是硬件加速技术的突破，都让AI模型的训练和部署变得更加高效和低成本。这样说明AI将不再局限于停留在研究实验室，而是会详细应用到各行各业，成为我们每一位普通人日常生活的一部分。 对于普通用户来说，AI的全面爆发将给我们带来前所未有的便利和效率提升，比如智能家居系统可以根据用户习惯自动调节环境，自动驾驶技术将大幅减少交通拥堵和事故，个性化教育平台能为每个学生量身定制学习计划，而精准医疗则能通过AI分析实现疾病的早期预测和治疗。这些变化不仅会改变我们的生活方式，还会重新定义工作模式，许多重复性任务将被AI自动化，而我们人类则可以专注于更具创造性的内容中。

作为一名程序员和普通用户，我感受到 DeepSeek 在简化 AI 开发流程方面的非常大的独特优势，它不仅提供了丰富的 API 接口和直观易用的界面，还支持在少量标注数据下显著提升推理能力，尤其是在数学、代码和自然语言处理等复杂任务中表现明显。通过使用云上调用满血版 DeepSeek 的 API，我们可以快速构建和部署各种尺寸的模型，这样算是真正实现了从概念到产品的无缝衔接，我觉得最吸引我的是DeepSeek 提供了零门槛的体验：百万 tokens 免费试用，无需编码即可灵活部署，真正降低了 AI 开发的门槛。本期话题回答： 问题1回答：在体验了 DeepSeek-R1 满血版后，我对它的部署流程印象非常深，不管是云上调用还是本地部署，DeepSeek 都提供了详尽的文档和灵活的方案，极大地节省了大家的开发时间，尤其是在处理复杂任务时，满血版的性能表现非常稳定，推理速度远超预期。但是我觉得后面可以进一步优化模型的轻量化部署，以适配更多边缘计算场景，这就是我的建议。 问题2回答：我觉得DeepSeek 必将成为2025年开发者必备的神器，它不仅解决了 AI 开发中的痛点，还为开发者提供了更多开发中的便利。还有就是，无论是初学者还是资深工程师，DeepSeek 都能显著提升开发效率，降低技术门槛。 我认为随着 AI 技术的普及，DeepSeek 的灵活性和强大性能将使其在开发者工具生态中占据重要地位，让我们拭目以待吧！

作为开发者，从自己的开发和使用角度来看，AI的快速发展确实改变了我们获取和处理信息的方式，但“学习AI是个伪命题”这一观点过于片面，我觉得AI的本质是工具，它的存在是为了增强人类的能力，而不是完全替代人类的思考和学习过程。对于程序开发者而言，我们深知AI的局限性：它依赖于数据和算法，无法像人类一样具备真正的创造力和深度理解能力，所以学习AI不仅是为了使用它，更是为了理解其背后的原理，从而更好地设计、优化和应用它。 在实际应用中，AI确实可以自动化许多重复性任务，但这并不意味着我们可以停止学习；相反的，AI的出现催生了新的学习需求，比如掌握机器学习、深度学习等技术已经成为程序员的核心竞争力之一。个人觉得AI并不是学习的终点，而是一个新的起点，它促使我们以更高的效率、更深入的方式去探索和解决问题，所以AI并没有替代学习，而是以新的方式推动了学习的发展。我们需要通过学习来驾驭AI，而不是被AI所驾驭！

近两年AI的快速发展和逐渐普及，让大家的工作和生活有了巨大的变化，我们在日常中借助AI来“干活”，确实解决了很多日常问题，单拿日常开发工作来看，想必大部分程序员都把AI运用到写代码中，但是AI生成内容的特点基本有一些共性：比如代码风格很统一，不管是缩进、空格还是命名规则，都差不多一样；再比如代码注释的生成，也是格式基本一致；还有就是AI生成的代码有些会冗余，不简洁，明显跟人思考之后写出来的代码有很大差异；以及AI有时候生成的代码比较旧，不能很好的“与时俱进”。

春节假期结束之后，虽然大部分人都面临着“背井离乡”，对老家的恋恋不舍，但是为了新一年的生存和发展，都在假期结束后匆匆返回工作岗位。有一个词汇叫：假期综合症，就是因为放假带来的松弛感，突然回到快节奏的工作状态下的不适应。为了快速恢复到休假前的状态，需要有一些tips来提升复工后的幸福指数，我是这样做的：1、每天早上，早起30分钟，然后做一些简单的有氧运动，提高自己一整天的精气神，调动自己的状态；2、根据每天的工作要求，合理分配需要完成的工作的轻重缓急，逐一攻破多任务的问题；3、劳逸结合，如果觉得累了，打杯水、取个快递，放松一下4、每天下午下班之后，可以做一些自己喜欢做的事情，比如刷视频、读书、打游戏，即时把自己的情绪调整好。

个人觉得大模型和人工处理各有优势，选择哪种方式取决于实际的具体任务需求，但是我觉得在需要高效率和一致性的场景下，大模型无疑是更好的选择；但是在需要灵活性、创造性和深度理解的场景下，人工处理则更有优势。比如在处理大规模文本数据时，大模型能够快速识别和提取关键信息，生成摘要和分析报告；虽然人工处理在速度上可能不如大模型，但在处理需要深度理解或创造性分析的文本时更有优势、更加专业。

其实我们可以利用阿里云的AI功能快速生成关于春节的故事剧本，根据我们的提示生成精彩的情节和对话，然后将这个剧本分享给家人和朋友，组织一个小型的春节短剧表演，让这个春节更加有趣。 不用多说，想必大家都知道现在的AI不仅能生成文字，还能创作精美的插画，我们可以尝试用AI创作一本关于春节知识的绘本或者春联，用生动的画面和有趣的故事向亲朋好友介绍春节的传统习俗和文化意义。

一年一年又一年，从2020年，每年都参与阿里云开发者社区的各种线上活动，作为阿里云开发者社区的忠实粉丝，和阿里云开发者社区以及阿里云产品一起成长，每一年都有不一样的收获，也看到了阿里云的持续发展和进步，也见证了几次阿里云的大事件。在新的一年，希望阿里云及阿里云开发者社区能够继续做大做强、再创新的辉煌，也希望在2025年阿里云开发者社区举办更多的活动，也祝阿里云的各位粉丝新年新气象，新年发大财！

在海量用户中快速定位目标人群并进行个性化营销，需要综合运用数据收集、用户画像、个性化策略和技术工具，通过这些方法，我们可以更精准地触达目标用户，提高营销效果，增强用户满意度和忠诚度。 比如利用机器学习算法，为每个用户生成个性化的推荐列表，并通过电子邮件和应用内推送发送给用户；再如，利用平台的广告投放工具，针对不同兴趣群体投放个性化的广告。这里举一个实际的方案，使用阿里云机器学习平台 PAI 的强大算法能力，通过对用户数据的计算和预测，辅助客户对人群营销决策的判断，在用户召回，流失预测，高价值用户寻找等多个运营场景，帮助客户降低成本，提高效率，客户可通过短信的方式触达用户，完成营销触达的全链路操作。 个人觉得随着技术的不断发展，个性化营销将变得更加智能和高效，为大家带来更多的商业机会。

在实际工作中，我觉得软件开发基础知识在日常开发和求职面试的时候尤为重要。比如，扎实掌握一门编程语言，尤其是理论知识；又如，很好的排查和解决问题的能力，不管是从事什么样的工作，什么方向的工作，只要自己具备了快速排查和解决问题的能力，不管遇到什么样的问题都能很好的去应对，虽然现在人工智能的兴起要代替一部分程序开发者，但是代替不了会解决问题的程序员，所以这一点很重要；再如，在团队项目中，良好的沟通和协作能力也是非常重要的能力，尤其是大型项目合作开发的时候。

看完上面的话题之后，个人觉得虽然当前智能学习机已经具备了很多打破常规的功能，比如个性化学习计划、互动式教学等等，但是理想的AI家教应该是会根据学习进度以及学生的学习风格和爱好，综合性的进行针对性教学。 但是我觉得目前技术还不是太成熟，还不能达到真正的AI家教的效果，尤其是在情感识别技术的精准性。随着智能学习机继续更新迭代技术，尤其是情感识别和多模态交互的突破，不久的将来AI家教肯定能成为现实，造福教育领域。

好久没来参与话题讨论了，今年继续操练。 现在快节奏的生活中，大家对高效沟通的需求日益迫切。我们可以想象一下，如果能够通过与AI进行自然流畅的“对话”来完成日常任务，比如设定提醒或控制智能家居设备，生活将变得更加便捷。这种技术进步不仅能够节省时间，还能提升生活质量。 而多模态音视频交互技术作为一种创新的解决方案，它允许用户通过简单的语音指令与AI进行实时交互，无需复杂的操作流程，个人觉得这种技术的应用预示着我们即将迎来一个更加智能化、个性化的未来，尤其是AI将成为我们日常生活中的得力助手。

操练起来

在科技飞速发展的当下，睡眠不再只是夜晚的自然休憩，而成为了可以被精确监测和优化的过程。各种科技助眠工具层出不穷，看似为我们的睡眠带来了诸多便利，但是我却发现自己的睡眠质量依旧不尽人意。 虽然尝试过睡眠追踪手环等工具，希望借助其监测数据和分析来改善睡眠，但实际效果甚微，入睡依然困难。 最后我觉得，如果借助科技力量来制作降噪的睡眠耳机，效果应该会非常不错。

点亮职业生涯的明灯 前言 在人生的长河中，职业道路犹如一条蜿蜒曲折的小径，我们在其中摸索前行。在这探索的旅途中，来自各方的职业建议如繁星般璀璨，有的如流星划过，有的则如恒星长明，成为我们前行的指引。 前人 技术开发前辈们用他们的亲身经历和岁月沉淀下来的智慧，给予我们真挚而深刻的肺腑之言，讲述着他们在职场中的风云变幻，分享着成功的经验与失败的教训。那些关于坚持、拼搏和选择的故事，犹如一首激昂的交响曲，在我们耳边奏响，激励着我们勇往直前。 图书 书籍则像是一座知识的宝库，里面蕴藏着无数智者的思考和总结。从职业规划的策略到个人成长的秘籍，从行业洞察到职场心理，每一页都闪烁着智慧的光芒，它们为我们描绘出一幅清晰的职业蓝图，让我们在迷茫时有了方向。 互联网 网络世界中的观点更是纷繁复杂，犹如一片信息的海洋。其中有专业人士的独到见解，也有大众的切身感受。虽然良莠不齐，但只要我们善于筛选，依然能从中淘到宝贵的金玉良言。 个人观点 然而，面对这如潮涌般的海量信息，我们是否曾停下匆匆的脚步，静下心来思考：哪些忠告真正触动了我们的内心，成为了我们职业生涯中的关键转折点？对我而言，影响最为深远的职业建议是：“永远保持对新知识、新技能的渴望和学习能力。”在这个快速发展的时代，科技不断进步，行业不断变革，原地踏步就意味着被淘汰。 记得初入职场时，我满足于现有的知识和技能，工作按部就班。但随着时间的推移，我发现自己逐渐跟不上团队的步伐，工作也变得越发吃力。正是这句忠告让我如梦初醒，开始主动学习新的知识和技能。 我利用业余时间参加培训课程，阅读专业书籍，关注行业动态。通过不断地学习，我不仅提升了自己的工作能力，还获得了更多的发展机会。我学会了新的编程语言，掌握了先进的工作方法，能够更高效地完成任务。 另一个让我受益匪浅的建议是：“打造自己的核心竞争力。”在竞争激烈的职场中，拥有独特的优势才能脱颖而出。我开始审视自己的优势和劣势，找准自己的定位，努力在某一领域深耕细作。 我专注于提升自己在数据分析方面的能力，不断积累项目经验，掌握更复杂的分析工具和算法。这使得我在团队中逐渐成为数据分析方面的专家，为公司的决策提供了有力的支持。 这些职业建议就像灯塔，在我迷茫和困惑的时候，为我照亮前行的道路。它们让我明白，职业发展是一个不断进取、不断突破自我的过程。 最后 在未来的职业生涯中，我相信还会有更多的智慧之言等待着我们去聆听和领悟。让我们保持一颗谦逊的心，善于从他人的经验中汲取营养，不断完善自己的职业规划，走向更加辉煌的明天。

前言 随着人工智能技术的蓬勃发展，以及当今数字化快速发展的时代，人工智能的运用已经渗透到各个行业和工作领域中，大语言模型在自然语言处理领域的应用也愈发广泛，而且市面上涌现出一批AI集成工具，比如Langchain、Dify、llamaIndex、fastgpt、百炼等，它们为开发者提供了强大的支持和便利，极大地提升了AI模型的构建和管理效率。作为一名热衷于利用新技术提高工作效率的开发者，我也积极尝试将这些工具融入到我的日常工作中，以期望提升工作效率和质量，下面我将分享我是如何使用AI集成工具来提升工作效率的，以及实践经验和心得。 选择适合的AI集成工具 在众多的AI集成工具中，我会根据项目的具体需求和技术栈，并评估之后找到能够满足这些需求的AI集成工具，最后选择了Langchain和fastgpt作为主要的辅助工具，因为Langchain是一个用于构建复杂AI系统的框架，它提供了丰富的组件和接口，可以方便地集成各种AI模型和服务，而fastgpt则是一个基于GPT模型的快速开发平台，它支持模型的快速训练和部署，并且提供了丰富的预训练模型和微调功能。 配置与使用AI集成工具 上面关于选择合适的AI集成工具，也就是在选择好适合的AI集成工具后，我需要进行配置和使用，按照我的使用操作流程来讲，这通常包括以下几个步骤：1、学习工具的使用方法：通过阅读官方文档、参加在线课程或向技术大佬请教，我逐步掌握了这些AI集成工具的基本操作方法和技巧；2、配置工作环境：根据工具的要求，我配置了相应运行环境，从而确保工具能够正常运行；3、定义工作流程：我将工作中需要处理的任务按照一定的逻辑顺序组织起来，形成清晰的工作流程，然后我使用自动化流程工具将这些任务串联起来，实现自动化处理；4、数据导入与分析：我把需要分析的数据导入到数据分析平台中，并选择合适的分析方法和模型，平台能够自动完成数据的清洗、转换和计算等任务，并生成直观易懂的图表和报告。 具体代码实践 接下来分享一下具体的代码示例，这里以一个简单的操作使用来分享，具体如下所示。1、使用Langchain构建AI系统在构建AI系统时，我先利用Langchain的组件库，快速搭建了一个基本的系统框架，通过调用Langchain提供的API，我能够轻松地集成各种NLP模型，比如命名实体识别、情感分析等，并根据需要组合不同的模型实现复杂的AI任务，其实Langchain还提供了数据处理和模型评估的功能，让我能够更方便地对系统进行优化和调试，下面用一个示例代码片段来分享，具体如下所示： from langchain.chains import LLMChain from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI # 创建LLMChain对象 llm = OpenAI(temperature=0) prompt = PromptTemplate( input_variables=['text'], template='根据文本内容回答以下问题：{text}\n问题：', ) chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt) # 调用chain执行任务 output = chain.run('这是一个示例文本...') print(output) 2、使用fastgpt进行模型训练与部署在模型训练方面，我选择了fastgpt作为我的主要工具，因为它提供了丰富的预训练模型和微调功能，让我能够快速地构建和训练自己的模型，通过fastgpt的命令行接口或Python API，我可以方便地加载数据集、配置训练参数、启动训练过程，并实时查看训练进度和结果。 而且一旦模型训练完成，fastgpt还支持将模型快速部署到生产环境中，通过简单的配置和步骤，我可以将模型封装成API服务或集成到现有的系统中，实现实时推理和预测。 使用效果与总结 通过上面关于使用Langchain和fastgpt等AI集成工具，我成功地提升了工作效率和AI系统的稳定性与性能，我觉得这些工具不仅提供了强大的功能支持，还简化了开发过程，让我能够更专注于实现业务需求和创新想法。虽然在具体的实践使用过程中，我也遇到了一些比较大的挑战和困难，比如如何选择合适的模型、如何优化模型性能等，但是好在通过不断学习和实践，我逐渐掌握了这些工具的使用技巧和最佳实践方法，并在实际项目中取得了显著的效果提升。 使用这些AI集成工具，我明显感受到了工作效率的提升，在使用AI集成工具的过程中，我也积累了一些经验。尤其是选择合适的工具非常重要，因为不同的工具具有不同的特点和优势，需要根据自己的实际需求进行选择。还有就是学习工具的使用方法也很关键。只有掌握了工具的基本操作方法和技巧，才能更好地利用它们提升工作效率。我觉得持续学习和探索也是非常重要的，因为随着技术的不断发展和更新，我们需要不断学习和探索新的工具和方法，以适应不断变化的工作需求。 结束语 通过本文的分享介绍，作为技术开发人员，结合现在人工智能技术的持续落地和运用，AI集成工具已经成为我们提升工作效率的重要工具之一。通过选择合适的工具、配置和使用它们以及不断学习和探索新的方法和技术，我们可以更好地利用这些工具来提升我们的工作效率和质量。展望未来，我相信随着技术的不断发展和工具的不断完善，AI集成工具将在更多领域发挥重要作用，为开发者提供更加高效、便捷的支持和帮助。我也会继续关注和学习新技术和新工具，不断提升自己的能力和水平，争取在内卷的当下不被淘汰掉。