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小张总不服
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ENTP-A
人生无限游戏玩家
在稀巴烂里种荷花
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小张总不服
2年前
人生在世，好的坏的都要经历。
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小张总不服
1天前
突发感悟，AI幻觉真的不可接受吗？
有些人自己都靠不住，胡言乱语，胡说八道，胡编乱造。
人类却想让AI成为一个只说对话的智能产物。
AI幻觉恰恰让人需要保持鉴别筛选的能力，需要时刻警惕。
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小张总不服
28天前
八个月，爱会疯长。
遇到你时，你本来也不是小猫咪了，但对人来说，你永远都是小猫咪呀！
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小张总不服
1月前
人要踩过多少坑，才能不踩同样的坑。
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小张总不服
2月前
北京本周进入绝佳赏味期
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小张总不服
2月前
豆包加上工作听起来都苦哈哈的
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小张总不服
3月前
早上上班天气好，不晒，温度适中
晚上下班天气坏，阵雨，有风，但我没赶上风雨
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小张总不服
3月前
不用出差了！耶！
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小张总不服
3月前
又学一招
泛函: 最近发了很多 AI 相关的岗位之后，被一些在自己原来的行业工作了好几年，但觉得没前景的老朋友，频繁问到怎么转行到 AI 行业。 也有不少朋友问我怎么通过 AI 能过赎身，不用被绑定在公司里。 本人作为一个长期给 AI 公司招人的猎头，以及自己真正通过 AI 实现了稳定盈利、不用上班的小创始人，在这里给伙计们一个标准答案： 1️⃣ 先把 Codex 学明白，掌握 Agent 的基本用法。 如果不想折腾账号、网络配置的话，用 workbudy、kimi work、Trae Work 先平替一下也没问题。 但最终还是要回到 Codex 和 Claude Code 这样的世界级产品上。 2️⃣ 学会 Agent skill 的原理，以及自己构建 Agent skill。 3️⃣ 学会怎么根据实际工作的反馈调优 Agent skill，能做出在实际业务场景中能用上、生产级的 Agent skill。 4️⃣ 学习全栈 Vibe Coding，让自己能通过 Codex + Insforge & supbase & vercel + 各种工程类 skill 做出全栈产品。 什么是全栈产品？ 可以简单理解为至少带前后端、登录系统和数据库，并且拥有独立域名，如果能让用户直接在产品付费买会员就更好了。 5️⃣ 这时候可以开始去接单实战了，就去找你最熟悉的行业的中小型公司，拿着 AI 给他们做定制开发。 原来卖保险的就找保险行业的公司，原来做外贸的就找外贸行业的公司，尽量别跨行。 6️⃣ 做出案例后，试着多做几个行业，把美妆、餐饮、电商、广告、互联网等热门行业都试试。 尽量别找太大的公司，不然会遇到非常多技术之外的复杂。 做到这一步，去 ToB 的 AI 公司、工具类产品的 AI 公司基本都没什么问题了，转型做 AI 产品经理、FDE、解决方案专家、增长工程师、客户经理基本都没什么问题了。 如果想自己单干的话，用自媒体获客、培训做引流品、落地方案做利润品，设计这么三层漏斗，然后聚焦 1～3 个行业，基本每个月能有个 1～5w 的收入了，也挺好。 看着身边转行 AI 成功、真正成为能持续盈利的 OPC 的朋友基本这么过来的。 我刚离职的两个月基本也靠这个模式拿到了一个能糊口的收入，后面才慢慢找到自己热爱的猎头这个方向的。 这里面还有很多意外之喜。 比如一个解决方案跑通之后，能够自己持续用这套 Agent 系统来跑一个生意，然后把这个作为自己的主定位（比如我的招聘服务就是这么转起来的）； 又或者和你的某个资金实力很强的伙伴建立了深度信任，然后能从他们最赚钱的主业务里分一杯羹，也是一桩美事。
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小张总不服
3月前
码住
Rock新体验lab: 分享一份学习AI的体系化资源（助力拿高薪） 1. MaxKB：https://github.com/1Panel-dev/MaxKB 开箱即用RAG知识库，Docker一键部署 2. RAGFlow：https://github.com/infiniflow/ragflow 企业级RAG，文档解析能力强 3. Flowise AI：https://github.com/FlowiseAI/Flowise 可视化拖拽搭建AI工作流 4. WeKnora：https://github.com/Tencent/WeKnora 腾讯开源多模态RAG框架 1. ChatGPT Prompt Engineering for Developers（开发者提示词工程）- 官网：https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ - 时长：约1.5小时，配Python Notebook实操 - 核心：大模型提示词最佳实践、聊天机器人搭建、文本摘要/推理/转换/扩展，OpenAI合作开发，最经典入门课 2. Building Systems with the ChatGPT API（用ChatGPT API构建系统）- 官网：https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-systems-with-chatgpt-api/ - 时长：约1小时 - 核心：多轮对话设计、复杂任务拆解、系统优化，适合想做LLM应用开发的人 3. LLM Applications with LangChain（结合LangChain开发LLM应用）- 官网：https://www.deeplearning.ai/short-courses/llm-applications-with-langchain/ - 时长：约1小时 - 核心：LangChain框架使用、私有数据整合、复杂LLM应用开发，和LangChain CEO联合授课 4. LLMOps: From Prototype to Production（大模型运维）- 官网：https://www.deeplearning.ai/short-courses/llmops-from-prototype-to-production/ - 时长：约1小时 - 核心：LLM应用从原型到生产、自动化测试、Prompt管理、模型评估，和Google云专家联合开发，工程化重点课 5. Post-training of LLMs（大模型后训练）- 官网：https://www.deeplearning.ai/short-courses/post-training-of-llms/ - 时长：约1小时 - 核心：LLM后训练技术、性能优化、适配特定任务，2026年6月最新课，英伟达专家参与 二、进阶与专项课程 1. Generative AI for Everyone（人人都能学的生成式AI）- Coursera：https://www.coursera.org/learn/generative-ai-for-everyone - 时长：约6小时，3个模块 - 核心：生成式AI原理、能力边界、提示词技巧，无代码基础也能学，吴恩达主讲 2. Agentic AI（智能体AI）- 官网：https://www.deeplearning.ai/short-courses/agentic-ai/ - 时长：约1小时 - 核心：构建可落地AI智能体、标准化开发流程、避免常见陷阱，2025年热门课 3. LLM Fundamentals（大模型原理速成课）- 合作：Jay Alammar+吴恩达联合创作 - 时长：约90分钟 - 核心：Transformer架构、分词器、注意力机制，可视化讲解，适合想理解底层原理的人 三、官方手册与资源 1. LLM Cookbook（大模型开发者手册）- 作者：吴恩达+OpenAI团队 - 内容：380页，覆盖提示词工程、系统搭建、RAG、微调，附完整代码示例 - 中文汉化版：https://book.openi.cn/read/llm-cookbook/ 兄弟，上面是大模型资料有问题随时找我。
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小张总不服
3月前
这班儿上的，对人性有了更多理解
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