记录 AI 产品从想法到落地的每一步

在大模型的浪潮里,
做务实的 AI 应用工程师

你好,我是赵强。一名有 11 年经验的 PHP 全栈工程师,正在把工程能力投向 AI 应用落地。这里沉淀我在大模型集成、RAG 知识库、Agent 与「叙光」漫剧工具中的实战复盘与技术思考——不贩卖焦虑,只讲真问题。

最新文章2026年8月28日9 分钟

叙光:一个可自部署的 AI 漫剧分镜生成工具,以及角色一致性的三板斧

介绍叙光——一个开源可自部署的 AI 漫剧分镜生成工具,拆解角色一致性三板斧与叙事化 Prompt 的工程实现,以及硅基流动 img2img 不认 strength 参数的踩坑。

实战复盘AI应用大模型工程方法论
阅读全文

全部文章

10 篇)

从0到1打造AI客服产品:我的踩坑实录

AI 客服产品从 0 到 1 的真实记录:可控性优先于聪明程度,评测集是核心资产,首字延迟决定体验。

8 分钟工程方法论 / 实战复盘 / 智能客服

大模型选型实战:没有最好的模型,只有最合适的场景

场景分级 × 评测矩阵 × 组合路由:一套可复用的大模型选型方法论,以及小模型替代旗舰降本 94% 的实战。

7 分钟大模型 / 工程方法论 / 成本优化

RAG落地复盘:让企业知识库真正可用的五件事

检索准确率从 58% 到 89% 的九个月:文档清洗、类型感知分块、混合检索、生成质检与 badcase 闭环。

9 分钟RAG / 实战复盘 / 数据工程

Prompt工程不是玄学:可复用的提示词管理方案

把 Prompt 当代码管理:版本化、模板化、评测化、可观测化四件套,以及组织落地的三个抓手。

6 分钟Prompt工程 / 工程效率 / 工程方法论

AI产品的成本账:Token经济学与定价设计

把成本拆到原子单位、找准大头、四板斧降本 61%,以及 AI 产品三种定价流派的取舍。

8 分钟成本优化 / 商业化 / 工程方法论

从Demo到生产:AI产品评测体系搭建指南

三层评测结构、三类评测集来源、上线后持续校准——让 AI 产品出问题时你在 30 分钟内知道。

9 分钟评测 / 工程效率 / 工程方法论

Agent产品实践:从工具调用到任务编排的进化

数据分析 Agent 五个月迭代记录:ReAct 循环的坑、规划-执行-反思架构、可靠性天花板与信任机制。

10 分钟Agent / 实战复盘 / 工程效率

从 PHP 全栈到 AI 应用工程师:我的转型实践

一个 11 年 PHP 全栈工程师怎么切到 AI 应用落地:工程底座怎么复用、从调通 API 到真正落地的分水岭,以及给同行的三点转型建议。

7 分钟职业成长 / 工程方法论 / 大模型

AI功能上线只是开始:数据驱动的迭代方法论

"1+3+N"指标体系、漏斗断点分析、A/B 实验的三个新坑,以及采纳率从 31% 提升到 58% 的完整案例。

8 分钟数据驱动 / 工程方法论 / 用户研究

想了解我是谁?

11 年 PHP 全栈,正在转型 AI 应用落地。关于我正在做的事和这个博客的定位。

关于我