
起步不算早
高中按今天的标准看,我开始写程序并不早。现在十岁出头的孩子已经能写出真正可用的应用了;但在我当时的高中班级里,我反而是少数几个真的在做这件事的人。手边只有一台 Android 手机,我就在手机上一个字母一个字母地敲 Python,输入法自动补全还常常添乱。过程很慢,也有点荒唐,但那是我自己的入口,所以我一直打开它。
很多人说 AI 会把时间还给他们。对我来说恰好相反:睡得更少,醒得更早,清晨脑子里第一个出现的,通常是昨晚搁置到一半的想法。
这个页面用比较长的方式解释:我是怎样从在 Android 手机上敲 Python,走到今天用清晨时间继续折腾这些系统的。


按今天的标准看,我开始写程序并不早。现在十岁出头的孩子已经能写出真正可用的应用了;但在我当时的高中班级里,我反而是少数几个真的在做这件事的人。手边只有一台 Android 手机,我就在手机上一个字母一个字母地敲 Python,输入法自动补全还常常添乱。过程很慢,也有点荒唐,但那是我自己的入口,所以我一直打开它。

2012 年来到美国,是完全不同的一章。没有亲戚在这边接应,也没有现成的安全网,只能每天把眼前的下一步弄明白。在所有陌生事情里,最熟悉的仍然是在手机上写 Python 的习惯。搬来之后重新捡起它,反而是整段过渡中最轻松的一部分。

在 Drexel 我同时完成了两个本科学位:电气工程和计算机工程。电气工程回答的是电路为什么这样工作;计算机工程更关心怎样让系统做出有用的事情。我没有在两者之间做取舍,而是把它们都学完,并在交叉处做项目。

Drexel 的 co-op 项目把我推到了三份完全不同的工作里。一份是 Unity,做小型游戏,第一次感受到交付交互式东西是什么样子;一份是 Python,处理企业数据,把表格变成别人需要但很少直接说清楚的答案;第三份是 .NET,从 .NET Framework 到 .NET Core,写外部用户永远看不到的内部工具。十八个月里换了三种工作,每做完一个,我已经开始好奇下一个会是什么感觉。

大学末期到第一份正式工作之后,我几乎整天都在写 C#,而且项目领域彼此完全不同。我一直做全栈:前端、后端、CI/CD、生产环境,所有层都要管。自己负责每一层让我学到很多,几年后我确实已经非常熟悉 .NET 栈。问题也正出在这里:新项目换了领域,但形状和直觉都太熟悉了。我还在变得更擅长 .NET,却没有真正学到太多没见过的东西。

我开始寻找更不舒服的东西,最后走进了 Go。语言更小,社区更特别,扶手也少一些。后来我基本没有再回头。真正留下来的不只是语言本身,而是一条我后来反复使用的经验:当一件事不再拉伸我时,我会比过去更早离开它。

这段时间里,Go 从一个旁支兴趣变成了我每天真正使用的工具。2023 到 2025 年,我在一个项目中担任解决方案和开发架构角色,把一个二十多年历史的网站现代化为微服务系统。大约一半工作偏架构:设计 Go API 如何组合,规划基础设施、网络和安全;另一半则是卷起袖子,把设计真正做出来。那是我第一次感觉日常工作像个人项目一样用力地推动我。

后来 AI 发生了。很多人告诉我 AI 帮他们省出了时间;但我的体验并不是这样。两个订阅之后,我只是学得更快,于是想尝试的东西更多,睡得更少,醒得更早,打开电脑后立刻继续碰昨晚放下的想法。结果证明,我只是更彻底地暴露了自己的工程好奇心。

2026 年 5 月 18 日拿到 Claude Certified Architect Foundations 证书让我很兴奋,因为它不像一个终点,更像一扇门打开。此前追着做的 AI 工作突然有了更宽的地图:架构、代理、上下文、工具、安全,以及还没构建出来的未来系统。我会继续学下去,因为这更像另一条起跑线。
学习本身就是让我觉得这些事情有意思的原因。现在很多关于 AI 的讨论都集中在它如何改变工作,但我觉得更大的变化在学习。以前我们会花几个小时看视频,只为了装好一个工具或配置一个环境;现在你可以直接发问,模型在文档页面打开前就能带你走一遍。
这不代表深度不重要。如果你真的要推动研究或前沿工作,仍然需要缓慢、扎实、甚至痛苦的基础功。但如果你的目标只是把工具用起来、更快完成事情,你不必先成为造工具的人。深度要和目标匹配,两种选择都可以,只是任务不同。
汽车是好东西,省时省力;但它每天都在伤人。AI 也会是同类工具。诚实的做法不是拒绝上路,而是在驾驶时真正保持注意。
我反复想到的是:我们不是旁观者。我们可以决定想从这些工具里得到什么,并把它们往那个方向推。我对大多数事情仍然乐观,哪怕有时这种乐观可能过头。我还在这个像海一样宽的学习空间里摸索,也更愿意拉朋友一起下水,而不是等自己完全看清方向后再开口。
理学学士(双学位),专业:电气工程与计算机工程
Claude Certified Architect Foundations
Anthropic • 2026
Microsoft Certified Solutions Developer (MCSD)
Microsoft • 2019
Microsoft Certified Solutions Associate (MCSA)
Microsoft • 2018
Microsoft Certified Professional (MCP)
Microsoft • 2017
探索 LLM、微调和 AI 驱动的开发者工具,尤其关注推理效率和代理式系统。
2025 CBR650R 车主。原本计划通勤使用,现在更多是去健身房路上的休闲骑行。
持续尝试新工具、框架和平台。我会分享学习过程,希望自己的坑能帮到别人,也很愿意从别人的坑里学习。
技术书、科幻和历史。偏爱的书包括 The Pragmatic Programmer、Dune、Sapiens。