最近在想
怎么让 AI 更好地工作,也更好地服务于人。
我长期把 AI Agent 用在研究、写代码、搭服务和日常折腾里。会根据任务接入模型 API、配置 MCP,也会自己写和调整 Skill、脚本与小工具。机器学习方面,我主要用 Python 做数据处理、模型训练、解释分析和不确定性评估。遇到复杂问题时,我习惯先把需求聊清楚,再沿着配置、日志和实际输出一步步往下查。
我怎么和 AI 一起做事
很多问题,一开始我也说不清
很多时候,我自己一开始也只知道“这个东西不太对”。这时我会让 AI 反过来问,把目标、边界和怎样算完成聊清楚。接下来先找现成工具,能用就接起来;不顺手就改,缺一段就写个脚本或 Skill 补上。
事情复杂起来以后,我会去看日志、配置和实际输出,一点点缩小问题。AI 可以同时尝试很多方向,我来判断哪些结果能信、下一步往哪里走。研究、写代码、搭服务,甚至处理生活里的小麻烦,我基本都在这样做。
项目与实践
研究、长期实践和自己做的工具
它们来自不同场景,但起点很像:手头有个真实问题,我想办法把它做完,再把过程整理清楚。
Personal Ops Panel:管理自己的数字资产
东西越装越多以后,我和 AI 做了一个本地面板,把散落在记忆和聊天记录里的数字资产重新整理起来。
- FastAPI
- SQLite
- Fernet
随笔与思考
一些还在变化的想法
项目页写我做过什么。这里记录我怎样理解 AI、工具和做事方法,新的实践也会回来修改旧想法。
关于我
我讨厌重复、繁杂的事
我大概算个“偷懒的聪明人”。刷机、折腾网络、装服务、写点小工具,我都很有兴趣。很多时候没有宏大的计划,只是某件事用起来不顺手,于是就想自己改一改。
我主要用 Python 做数据处理和机器学习,常用 scikit-learn、LightGBM、Optuna 和 SHAP。Linux、Docker、网络和部署运维,是这些年折腾下来绕不开的东西。最近又开始在 AI 帮助下学 Web 和全栈开发,从 Astro、TypeScript、React 到 FastAPI,跟着实际项目边做边学。
现在,AI 基本参与了我大多数需要动脑和动手的任务。我会让 Codex、Claude Code 直接读仓库、改代码、跑测试;也会接不同模型的 API、配置 MCP、按自己的需要写 Skill。工具好不好用,我通常得拿真实问题试过才知道。
我一直在试着把现实世界和 AI 连起来,让它能接触文件、文献、代码、服务和设备。AI 可以帮我想得更快、做得更多,但最后哪些结果能信、哪些改动应该留下,我还是会自己看一遍。
我从哪里来
学习经历
中南大学
道路与铁道工程 · 硕士
长沙理工大学
道路桥梁与渡河工程 · 本科