【passion】My AI-Powered Digital Babies
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恍然大悟:我真的很爱做网页
每天上班的时候,我看到网页就像看自己的 baby 一样,我是真的很喜欢哈哈。
我喜欢那种亲手捏出一个小生命的感觉,哪怕加上了 AI 也一样让我兴奋。
整个过程都很好玩:
- 可以和底层渲染机制交互(虽然我还没学到很深,但我已经很喜欢这个过程了)
- 后端也很有意思,通过给数据搭建层次,让别人看到“数据宝宝”时知道怎么理解它们
比如数据库本身就是存放数据的地方,设计方式有很多种:关系型、图数据库等等,我之前学过 Graph DB,也用过 Doctrine 这种 ORM 来和数据“对话”。
通过后端和数据的交互,我可以用 Entity 表示层级,用 Controller 控制逻辑——这个我需要进一步学习,但我真的很喜欢这种感觉,嘿嘿。
前端也很有趣:前端拿到数据后,要把它展示出来,让人能够理解。
现在加上 AI,我就更好奇了:那些大模型是怎么学习,然后输出正确的代码的?我很好奇这是怎么做到的。
这就是我近期想补充的知识体系。
事业实操哈哈~
🧩 阶段 0 :搞懂 AI 写代码的原理(2 周)
目标:理解模型如何生成代码,为什么看起来很“对”,并建立概念地图。
- 阅读一篇文章 / 博客:LLM 如何生成代码(关键词:token、概率预测、context window)
- 做笔记:总结 LLM 写代码 vs 人类写代码的差别
- 玩 AI coding tool(Copilot / CodeWhisperer / CodeGPT)至少 1 周,观察:
- 它什么时候写对
- 什么时候胡乱
- 不同 prompt 的效果
- 写一篇自己的总结博客或笔记:《为什么大模型能写代码,但不是理解代码》
🧩 阶段 1:AI 工程基础(4–6 周)
目标:掌握上下文管理、prompt 设计、项目知识注入(RAG)。
- 学 Context Engineering:
- 文件级上下文
- 项目级上下文
- 历史对话 / 操作上下文
- 学 Prompt Engineering:
- system / user / developer 角色
- 输出格式约束(JSON / AST / diff)
- 学 RAG 基础:
- 如何从本地项目提取代码片段
- 如何喂给模型以增加准确性
- 实操练习:写一个小程序,上传 JS / Python 文件 → 让 AI 生成注释 / 解释功能
🧩 阶段 2:Web IDE 基础(4–6 周)
目标:搭建最简 Web 编辑器 + AI 交互
- 学 Monaco / CodeMirror,做一个可编辑的文本框
- 文件树和打开 / 保存文件功能
- AI Panel:
- 输入 prompt
- 显示 AI 输出
- 支持选中代码发送给 AI
- 学前端状态管理(React / Vue / Svelte)
- 练习项目:小型 AI Code Assistant
- 选中函数 → AI 解释
- 上传项目 → AI 批量生成注释
🧩 阶段 3:AI + 代码交互(4–6 周)
目标:让 AI 可以安全改代码,输出 diff / patch
- 学 AST / code diff / patch 概念(基础即可)
- 学如何把 AI 输出映射到代码修改动作
- 做功能:
- AI 改代码 → 实际文件应用
- 显示 diff
- 加入 test / lint 反馈:
- AI 输出代码 → 自动跑 test → 失败再改
🧩 阶段 4:AI 系统化(2–4 周)
目标:闭环迭代,让 AI 像“同事”而不是随机输出
- AI 输出 + test / lint → 反馈回 AI → 改进
- 输出格式严格控制(JSON / diff / patch)
- 学用户体验:
- 什么时候 AI 弹窗
- 什么时候自动修改
- 做一个小 MVP Demo,可以完整操作:
- 选中代码 → AI 重构 / 修 bug
- 显示结果 + 可选择应用
🌟 Vision:WebAI 与 SEO 联动
我未来希望把 Web AI 和我想做的 SEO 项目结合起来。
网页在我脑海里就像一个店面,我希望它在众多店面中脱颖而出。
思路是:AI + IDE + SEO → 打造自己独特的「数字店面」,让每个网页都既聪明又吸引人。
更具体一点,我想把 SEO 当作一个可售卖的能力/产品:
- 利用 AI 优化网页结构、内容、关键词,让网站在搜索中更容易被发现
- 把这种优化能力打包成服务或工具,提供给需要曝光的人或公司
- 这样,网页不仅是我的作品,也是可以直接创造价值的“产品”
做大做强是后话,我最想先实现的是:
把这个 SEO 能力做成一个可用、可交付的售卖点,让别人愿意买,用 AI + Web 的技术直接帮他们提升网站曝光和流量。
