写给想把 AI 用起来的开发者

不止看懂 AI,
跟着项目,把 Agent
真正做出来。

基于 11 年开发经验,通过基础教程、实战案例与工程实践,带你从第一个 Demo 走向可部署的业务应用。

✓ 免费内容无需登录✓ 可运行的示例源码✓ 清楚说明能力边界
资料问答与回复草稿助手示例流程
一个问题,如何变成有依据的回复?
体验版可以试用多久?
↓
检索资料匹配指定资料
→
整理草稿保留资料出处
→
人工确认检查后再使用
↓
回复草稿 来源可核对

体验版试用期为 7 天,包含资料检索与回复草稿,不包含自动发送。

D01 · 演示资料 / 产品试用规则

固定演示资料 · 无模型调用 · 不自动发送

打开交互演示 公开虚构资料
动手实战读懂之后,亲手跑通
循序渐进从一个 Demo 开始
业务视角先解决一个具体问题
工程边界可核对,也承认不足

LEARNING PATH · 学习路径

不用一次学完,从这里开始。

一条主线,四个阶段。每一步,都有明确的产出。

查看完整路径
01

先理解,再动手

认识 Agent

能说清适用场景,判断何时不需要 Agent。

一份任务定义

阅读入门教程
02

让流程真正跑起来

做出第一个 Demo

从输入到回复草稿,完成一个最小应用。

可运行的本地 Demo

阅读入门教程
03

让结果有据可查

串起业务流程

理解来源、结构化输出与人工确认边界。

可核对的回复结果

阅读入门教程
04

从能运行到可维护

部署与改进

检查部署、失败状态、权限与成本边界。

一份上线检查清单

阅读入门教程

当前开放 4 篇首版入门示例教程;模型接入与生产级实战内容仍在规划中。

BUILD SOMETHING · 实战案例

从具体问题,看到技术的价值。

先把一个案例讲清楚:为什么做、怎么运行,以及不能做什么。

探索案例
资料→ 草稿→ 审核
回复草稿
[D01] 产品试用规则
有依据,才有可用的回复。
首个候选案例 · 交互演示

企业资料问答
与回复草稿助手

把散落在资料里的信息,整理成可核对的回复草稿。先帮助人,再考虑自动化。

输入
用户问题 + 指定资料
输出
回复草稿 + 资料出处 / 资料不足
资料检索来源展示人工确认
查看案例与实现步骤

ENGINEERING NOTES · 精选阅读

不只跑通,也理解背后的选择。

全部文章与教程

先做工作流,再决定要不要 Agent

当步骤已经确定时,一个清晰的固定流程,往往就是更合适的起点。

阅读全文

用 Python 跑通第一个回复草稿 Demo

不申请模型密钥,先跑通输入、资料匹配、草稿和人工确认的完整流程。

阅读全文

从本地到上线:部署前要检查什么

分清静态演示与真实服务,检查 HTTPS、异常、日志和密钥边界。

阅读全文
峰ENGINEER / CREATOR

你好,我是峰少

一个喜欢把想法做出来的程序员。

11 年程序员经验,关注 AI Agent 的开发与应用,也在自媒体分享实践,有一万多关注者。希望把真正有用的工程经验,积累成可以反复学习的内容。

了解我的背景
先做出东西,
再把经验讲清楚。关于技术,也关于长期积累。

NEED A HAND?

遇到具体问题,再一起往前走。

系统学习、技术诊断、项目开发支持,是正在探索的帮助方向。

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