1. 自我介绍2. 为什么要通过微调模型来做代码生成？为什么不用纯 prompt 或 spec coding？答案：纯 prompt 和 spec coding 确实可以提升模型在单次任务上的表现，但它们更多是推理时约束，解决的是“让模型按要求做事”的问题。微调解决的是模型行为分布的问题，比如固定代码风格、内部框架 API 使用习惯、异常处理模式、日志规范、单测模板、目录结构约定，这些如果全部靠 prompt 塞进去，成本很高，也容易在长任务里被稀释。在缺陷修复 Agent 里，我选择微调不是为了让模型记住业务代码，而是让它学习稳定的工程动作：先读测试，再定位调用链，再改最小范围，再补回归测试...

要么不回。要么回的就是些这😅

这家北京的公司还没进去实习就要我做一个淘宝推荐的skill。。。现在agent开发的实习都要这样？

本人非代码专业+双非学校，目前在转行做AI工程师，好多人私信我具体怎么学的、有没有系统性的资料推荐。其实我当时也没有找到一套特别完整的——要么只讲理论不写代码，要么只覆盖某个方向，要么英文的看起来太累。后来我在 GitHub 上找到了这个项目：AI Engineering from Scratch，24k+ star。它把 AI 工程从数学基础到多 Agent 系统全部拉通了，20 个阶段 468 节课，每节课都有可跑代码。跟我当时的学习路径基本对得上，只不过人家结构化做得比我好太多了。但全是英文的。我知道很多人英文阅读没问题，但学新东西的时候还得同时处理语言层，确实会慢不少。所以我就花了点时...