Personal AI Learning Log

AI 编程学习记录

这里是我系统记录 AI 辅助编程学习过程的自留地。从提示词工程到智能体构建,从代码生成到项目落地,把每一次学习、实践与思考都沉淀下来。

学习笔记

记录学习 AI 编程过程中的关键概念、工具使用心得与踩坑经验。

Agent 2026-08-08

多智能体编排:让多个 Agent 协作完成任务

单个 Agent 有上下文与专注度上限,复杂任务更适合拆给多个专职 Agent 协作。记录 Supervisor、Workflow、Swarm 三种编排模式与取舍。

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Agent 2026-07-15

自主编码智能体:终端里的 AI 工程师

从编辑器里的补全,到能在终端读代码、改文件、跑命令、自己迭代的编码 Agent。记录其工作循环与边界。

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Prompt Engineering 2026-06-28

如何写出可复用的 Prompt 模板

从角色设定、上下文注入到输出格式约束,总结一套让大模型稳定输出高质量代码的 Prompt 模板结构。

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Agent 2026-06-22

用 ReAct 模式构建简单智能体

理解 ReAct(Reasoning + Acting)的基本循环,并尝试在一个待办事项管理场景中实现工具调用与状态更新。

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RAG 2026-06-15

本地知识库 RAG 入门实践

使用向量数据库与 Embedding 模型,将个人笔记构建成可检索的本地知识库,并对比不同分块策略的效果。

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Tool Use 2026-06-08

大模型函数调用的调试技巧

记录函数调用过程中参数解析失败、循环调用等常见问题的定位方法与日志追踪技巧。

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方法论 2026-06-03

从 Prompt 到上下文工程

比起打磨一句“神 Prompt”,真正决定模型表现的是推理时喂给它的全部信息。记录 Context Engineering 的思路与落地方法。

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MCP 2026-05-12

MCP 模型上下文协议入门

理解 Model Context Protocol 如何用一套开放标准,让大模型以统一方式接入工具、文件与数据源,告别各自为政的集成。

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项目实践

把学到的知识变成可运行的项目,在动手过程中理解原理与边界。

自动化代码审查助手

调用 LLM 对代码变更进行风格检查与潜在 Bug 提示,并输出可读的 Review 报告。

Python OpenAI API Git
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个人知识库问答机器人

基于本地文档构建向量索引,实现面向个人笔记的语义检索与问答。

LangChain Chroma Streamlit
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AI 辅助实验记录生成器

读取实验数据与运行日志,自动生成结构化的实验记录 Markdown 文档。

Python Jinja2 LLM
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企业知识库

面向企业的 RAG 平台,覆盖文档上传、解析、切分、向量化、混合检索、重排到 SSE 流式问答的完整链路。

Vue3 Spring Boot RAG Elasticsearch Redis
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AI Agent 工作台

基于 Agent 编排、Tool Calling 与 MCP 的可视化工作台,让模型调用知识库、ES、MySQL、业务 API 等完成复杂任务。

LLM Agent Tool Calling MCP Workflow
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经验分享

整理学习与实践过程中的思考,分享可迁移的方法与心得。

2025-06-20 方法论

我的 AI 辅助编程工作流

从需求拆解、伪代码生成、单元测试补全到代码重构,逐步形成一套人与模型协作的迭代流程,并对每个环节的质量控制要点做了总结。

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2025-06-10 复盘

一次 Prompt 迭代优化的完整复盘

记录一个数据抽取任务从最初输出混乱到最终稳定可控的优化过程,包括问题定义、Few-shot 示例设计与输出格式约束。

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关于我

AI 编程学习者 / 实践记录者

个人简介

我是一名正在探索 AI 辅助编程的开发者,希望通过系统学习大模型应用开发,把 AI 从“玩具”变成可靠的生产力工具。这个站点用来归档学习笔记、项目实践与复盘思考。

学习路线

  • 1 掌握 Prompt Engineering 与常见模式(CoT、ReAct、Few-shot)
  • 2 学习函数调用、RAG 与智能体框架(LangChain / 自定义 Agent)
  • 3 将 AI 能力融入实际项目,沉淀可复用的工具与模板