一个只有项目管理经验、编程基础半桶水的人在 AI 的帮助下从零做出了两个医疗数据开源工具其它正在探索中。先说背景我的编程水平我是做项目管理的写代码这件事——坦白讲水平很一般。会一点 HTML/CSS看得懂简单的 Python 和 JavaScript偶尔用用SQLAPI 大概明白是系统之间传数据的管道这个层面。如果让我手写一个完整项目那基本不现实。但我在医疗信息化行业干了多年太清楚医院数据层面的痛点了——系统之间数据不通、外送化验单 PDF 堆成山无法检索、各种接口扯皮……这些痛点一直都在。2026 年 5月开始关注Coding Agent。抱着试试看的心态入了坑没想到这一试直接打开了新世界的大门。时间线总览2026 年 5 月 AI 辅助开发初体验HospitalStats 从一句话的需求到 .NET 查询引擎落地 解决了 Oracle US7ASCII 中文乱码 ROWNUM 分页 2026 年 7 月 第二个项目Lab2FHIR 4 天 42 次提交404 份 PDF 化验单 → FHIR R4 全流程 AI 辅助架构设计、代码、测试、文档 2026 年 7 月 搭建 is81.net 门户站 纯静态 HTML/CSS/JS统一设计系统 给两个项目一个家 2026 年 7 月 ProjectX继续用 AI 探索新方向……项目一HospitalStats —— 和中文乱码死磕用时约7天痛点从哪来医院经常有上级检查临床科室也经常有数据查询需求我就有了做一个“东西”的想法那时候还没有完整的思路只有大概的方向把上级检查、临床科室常用的查询需求做进这个“东西”里不就可以节约大量重复劳动时间吗不过那时候我一个人完成不了也就只停留在“想想”阶段。我们用的 Oracle 11g 数据库字符集是 US7ASCII。这玩意儿有个致命问题只要数据库字符集是 US7ASCII传输层就会把所有超出 ASCII 范围的字节替换成问号。患者姓名变成???药品名称变成????诊断信息全毁。更头疼的是Oracle 11g 没有OFFSET/FETCH语法做分页查询得手写三层嵌套ROWNUM子查询。每来一个查询需求都是一场噩梦。AI 辅助开发过程我不懂 .NET不会 C#。但我知道要解决什么问题。我的做法很简单把需求拆成自然语言跟 AI 说清楚我想做一个东西大概功能是什么什么用 Oracle 11g 数据库字符集是 US7ASCIIAI 给出方案我来判断AI 会先给你列个计划然后经过跟你的探讨后开始执行遇到乱码会解释为什么会有这个问题US7ASCII 编码层的字节替换然后给出几种解决思路。我有项目管理的经验能判断哪种方案更靠谱——比如纯本地运行比依赖第三方库更符合医院内网环境。迭代式对话AI 写代码我跑起来测试出错了把报错信息贴回去AI 继续改。如此循环。给 AI穿鞋Claude Code 的 CLAUDE.md 文件就像给 AI 的项目手册我把项目的约束条件内网部署、Windows 环境、越轻越好写进去AI 每次给方案都自动对齐这些约束。结果呢从初版的数据统计平台到最终归纳为一个 36KB 的轻量 .NET 查询引擎完成了以前我想都不敢想的工作。作为 PM 的经验发挥了什么作用需求拆解、方案评估、风险把控、交付标准——这些完全是 PM 的日常技能。写代码交给 AI但做对的东西这件事靠的是项目管理思维。项目二Lab2FHIR —— 4 天 42 次提交从零到上线又一个医院痛点病理科每个月产生 400 份外送化验/病理 PDF 报告——DNA 倍体分析、TCT 液基细胞学、HPV 分型检测、胃镜病理、外科病理……这些 PDF 文件散落在文件服务器上无法检索、无法统计、无法与 HIS/EHR 系统互通。临床医生想查病人历史报告得在文件夹里翻半天。病理科想按疾病类型统计发病率一个一个打开 PDF 手动数吧。4 天 42 次提交是怎么做到的有了第一个项目的经验这次我更有章法了。整个开发流程是这样的Day 1跑通核心链路先不管界面好不好看、功能完不完整先把最关键的事做了——能不能把 PDF 里的文字准确提取出来花了半天验证 pdfplumber 能把患者姓名、性别、年龄、病理号、诊断结论准确拿到。只要核心链路通了心里就有底了。Day 26 种报告类型全覆盖不同报告的格式千差万别。DNA 报告要提取 DI 值、SPF 值和染色体状态胃镜病理要提取慢性炎症、活动性、萎缩、肠化四项评分。关键是报告类型先识别、再解析——这里有个坑胃镜病理和外科病理的报告抬头都写病理诊断报告单如果先匹配病理诊断胃镜就被错误归类了。解决方法很简单胃镜特征词优先检查病理诊断兜底匹配。这个优先级匹配的思路是我跟 AI 来回讨论时一起想出来的——我懂业务逻辑胃镜报告有哪些特征词AI 懂代码实现怎么写优先级解析器配合得天衣无缝。Day 3FHIR 标准化输出 前端FHIR R4 是国际医疗数据交换标准配 LOINC 编码映射。这是整个项目对外价值的核心——有了 FHIR数据才能对接 HIS、参与互联互通。AI 帮我生成了完整的 DiagnosticReport Observation Bundle 结构。前端用 Vue 3 Element Plus做了一个三栏对照布局左边是解析后的结构化数据中间是 PDF 原文右边是 FHIR JSON(可以隐藏)。用户边看原文边核对一目了然。Day 4测试 部署404 份真实 PDF 样本全部通过诊断提取成功率 100%。FTS5 全文搜索 6 毫秒响应。用 nssm 注册成 Windows 服务nginx 反向代理开机自启——医院信息科同事只需要双击一个安装脚本。我的项目开发流程AI 辅助版经过两个项目我摸索出了一套适合非专业开发者 AI的流程1.挖痛点 → 2.定范围 → 3.跑核心 → 4.螺旋式 → 5.收尾第一步挖痛点PM 的老本行问自己三个问题谁在痛病理科医生临床医生信息科痛多久了是忍忍就过去了还是每天都想骂人我能不能解决技术复杂度、数据可获得性、部署环境约束这一步完全不需要写代码但决定了后面所有工作的方向。PM 的经验在这里是最大的优势。第二步定范围用 AI 帮忙梳理把痛点描述给 AI让它帮你梳理成结构化的需求清单。注意AI 给出的需求可能很理想化你需要用领域知识做减法。比如 Lab2FHIRAI 一开始建议上 OCR因为很多 PDF 是扫描件但我看了实际样本后判断——这 404 份全是文本型 PDFpdfplumber 就够了。砍掉 OCR 省了至少一周的开发时间。原则够用就好别被 AI 带偏。第三步跑通核心链路最重要的里程碑先做最小可行原型。一个 API 端点、一个能跑的函数、一个能看的页面——什么都行但一定要从头到尾跑通。为什么这一步最关键因为证明了技术上可行不会开发一半发现死胡同给了自己信心我靠真的能跑给 AI 提供了地基后续迭代都在这个基础上叠加第四步螺旋式迭代AI 的强项核心链路通了接下来就是一圈一圈往外扩。每一轮迭代我描述这一轮要加什么功能AI 生成代码我跑起来验证出问题 → 贴错误信息给 AI → AI 修复 → 回到步骤 3功能 OK → 提交 commit → 开始下一轮Lab2FHIR 的 42 次提交就是这么来的——每 1-2 小时一个可工作的增量。以前写代码是憋大招一次上线现在是小步快跑持续交付。第五步收尾交付别忽略的门面代码能跑 ≠ 项目做完了。这一步包括部署脚本一键安装降低使用门槛生产环境验证需求部门用真实数据验证写 README 和文档AI 帮忙生成我审核修正开源协议选择MIT 还是 AGPL想清楚做产品页is81.net 上的项目介绍页项目间的知识复利做完 HospitalStats 再做 Lab2FHIR我发现一个有意思的现象AI 辅助开发的效率是递增的。第一个项目时我还在摸索怎么跟 AI 沟通——描述需求的方式、报错信息的回传格式、什么时候该信任 AI、什么时候该质疑它。磕磕绊绊但做出来了。第二个项目我已经形成了自己的工作流。CLAUDE.md 里沉淀了项目的设计系统和部署约束AI 一上来就懂我的上下文。各种有用的Skills也装上了。4 天 42 次提交这个速度在一年前我完全不敢想象。现在探索其它痛点效率只会更高——因为每个项目的经验技术选型、部署方案、设计系统、甚至 prompt 技巧都在喂养下一个项目。这不是 AI 在替代我而是我和 AI 一起在变强。给同样小白的你几条真心话1. 你有非技术优势项目管理经验让你懂需求分析、懂范围控制、懂风险判断。这些东西 AI 做不到但写代码的人经常缺。你缺的是代码实现能力AI 正好补上了这块短板。2. 从真实的痛点出发不要为了学编程而做项目从你工作中真正烦人的问题出发。痛点越具体越好——全院病理 PDF 没法检索比我想做一个医疗数据平台好一百倍。3. 先跑通再完美MVP 先行。看到一个端点返回正确数据的那种喜悦是支撑你继续往下走的最强动力。4. AI 是副驾驶你才是机长AI 会写出看起来很漂亮的代码但判断它对不对的是你。领域知识、业务逻辑、部署环境约束——这些关键决策 AI 给不了得你自己把握。5. 把每一次对话当成项目文档建一个 CLAUDE.md 或类似的上下文文件把项目的设计决策、约束条件、技术选型理由都写进去。这不只是给 AI 看的——三个月后你自己回头看也会感谢现在的你。第三个项目ProjectX探索继续HospitalStats 解决了数据出不来的问题Lab2FHIR 解决了报告不标准的问题。ProjectX 在探索什么还没想好。但可以肯定的是——这次的开发速度只会更快因为我和 AI 的默契又上了一层。如果你也是一个想做事但觉得自己不会写代码的人——AI 工具已经足够强了强到可以补上你缺的那块技能板。你只需要带着你的领域知识和解决问题的决心就可以开始了。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2026 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容2026 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
一个只有项目管理经验、编程基础半桶水的人在 AI 的帮助下从零做出了两个医疗数据开源工具其它正在探索中。先说背景我的编程水平我是做项目管理的写代码这件事——坦白讲水平很一般。会一点 HTML/CSS看得懂简单的 Python 和 JavaScript偶尔用用SQLAPI 大概明白是系统之间传数据的管道这个层面。如果让我手写一个完整项目那基本不现实。但我在医疗信息化行业干了多年太清楚医院数据层面的痛点了——系统之间数据不通、外送化验单 PDF 堆成山无法检索、各种接口扯皮……这些痛点一直都在。2026 年 5月开始关注Coding Agent。抱着试试看的心态入了坑没想到这一试直接打开了新世界的大门。时间线总览2026 年 5 月 AI 辅助开发初体验HospitalStats 从一句话的需求到 .NET 查询引擎落地 解决了 Oracle US7ASCII 中文乱码 ROWNUM 分页 2026 年 7 月 第二个项目Lab2FHIR 4 天 42 次提交404 份 PDF 化验单 → FHIR R4 全流程 AI 辅助架构设计、代码、测试、文档 2026 年 7 月 搭建 is81.net 门户站 纯静态 HTML/CSS/JS统一设计系统 给两个项目一个家 2026 年 7 月 ProjectX继续用 AI 探索新方向……项目一HospitalStats —— 和中文乱码死磕用时约7天痛点从哪来医院经常有上级检查临床科室也经常有数据查询需求我就有了做一个“东西”的想法那时候还没有完整的思路只有大概的方向把上级检查、临床科室常用的查询需求做进这个“东西”里不就可以节约大量重复劳动时间吗不过那时候我一个人完成不了也就只停留在“想想”阶段。我们用的 Oracle 11g 数据库字符集是 US7ASCII。这玩意儿有个致命问题只要数据库字符集是 US7ASCII传输层就会把所有超出 ASCII 范围的字节替换成问号。患者姓名变成???药品名称变成????诊断信息全毁。更头疼的是Oracle 11g 没有OFFSET/FETCH语法做分页查询得手写三层嵌套ROWNUM子查询。每来一个查询需求都是一场噩梦。AI 辅助开发过程我不懂 .NET不会 C#。但我知道要解决什么问题。我的做法很简单把需求拆成自然语言跟 AI 说清楚我想做一个东西大概功能是什么什么用 Oracle 11g 数据库字符集是 US7ASCIIAI 给出方案我来判断AI 会先给你列个计划然后经过跟你的探讨后开始执行遇到乱码会解释为什么会有这个问题US7ASCII 编码层的字节替换然后给出几种解决思路。我有项目管理的经验能判断哪种方案更靠谱——比如纯本地运行比依赖第三方库更符合医院内网环境。迭代式对话AI 写代码我跑起来测试出错了把报错信息贴回去AI 继续改。如此循环。给 AI穿鞋Claude Code 的 CLAUDE.md 文件就像给 AI 的项目手册我把项目的约束条件内网部署、Windows 环境、越轻越好写进去AI 每次给方案都自动对齐这些约束。结果呢从初版的数据统计平台到最终归纳为一个 36KB 的轻量 .NET 查询引擎完成了以前我想都不敢想的工作。作为 PM 的经验发挥了什么作用需求拆解、方案评估、风险把控、交付标准——这些完全是 PM 的日常技能。写代码交给 AI但做对的东西这件事靠的是项目管理思维。项目二Lab2FHIR —— 4 天 42 次提交从零到上线又一个医院痛点病理科每个月产生 400 份外送化验/病理 PDF 报告——DNA 倍体分析、TCT 液基细胞学、HPV 分型检测、胃镜病理、外科病理……这些 PDF 文件散落在文件服务器上无法检索、无法统计、无法与 HIS/EHR 系统互通。临床医生想查病人历史报告得在文件夹里翻半天。病理科想按疾病类型统计发病率一个一个打开 PDF 手动数吧。4 天 42 次提交是怎么做到的有了第一个项目的经验这次我更有章法了。整个开发流程是这样的Day 1跑通核心链路先不管界面好不好看、功能完不完整先把最关键的事做了——能不能把 PDF 里的文字准确提取出来花了半天验证 pdfplumber 能把患者姓名、性别、年龄、病理号、诊断结论准确拿到。只要核心链路通了心里就有底了。Day 26 种报告类型全覆盖不同报告的格式千差万别。DNA 报告要提取 DI 值、SPF 值和染色体状态胃镜病理要提取慢性炎症、活动性、萎缩、肠化四项评分。关键是报告类型先识别、再解析——这里有个坑胃镜病理和外科病理的报告抬头都写病理诊断报告单如果先匹配病理诊断胃镜就被错误归类了。解决方法很简单胃镜特征词优先检查病理诊断兜底匹配。这个优先级匹配的思路是我跟 AI 来回讨论时一起想出来的——我懂业务逻辑胃镜报告有哪些特征词AI 懂代码实现怎么写优先级解析器配合得天衣无缝。Day 3FHIR 标准化输出 前端FHIR R4 是国际医疗数据交换标准配 LOINC 编码映射。这是整个项目对外价值的核心——有了 FHIR数据才能对接 HIS、参与互联互通。AI 帮我生成了完整的 DiagnosticReport Observation Bundle 结构。前端用 Vue 3 Element Plus做了一个三栏对照布局左边是解析后的结构化数据中间是 PDF 原文右边是 FHIR JSON(可以隐藏)。用户边看原文边核对一目了然。Day 4测试 部署404 份真实 PDF 样本全部通过诊断提取成功率 100%。FTS5 全文搜索 6 毫秒响应。用 nssm 注册成 Windows 服务nginx 反向代理开机自启——医院信息科同事只需要双击一个安装脚本。我的项目开发流程AI 辅助版经过两个项目我摸索出了一套适合非专业开发者 AI的流程1.挖痛点 → 2.定范围 → 3.跑核心 → 4.螺旋式 → 5.收尾第一步挖痛点PM 的老本行问自己三个问题谁在痛病理科医生临床医生信息科痛多久了是忍忍就过去了还是每天都想骂人我能不能解决技术复杂度、数据可获得性、部署环境约束这一步完全不需要写代码但决定了后面所有工作的方向。PM 的经验在这里是最大的优势。第二步定范围用 AI 帮忙梳理把痛点描述给 AI让它帮你梳理成结构化的需求清单。注意AI 给出的需求可能很理想化你需要用领域知识做减法。比如 Lab2FHIRAI 一开始建议上 OCR因为很多 PDF 是扫描件但我看了实际样本后判断——这 404 份全是文本型 PDFpdfplumber 就够了。砍掉 OCR 省了至少一周的开发时间。原则够用就好别被 AI 带偏。第三步跑通核心链路最重要的里程碑先做最小可行原型。一个 API 端点、一个能跑的函数、一个能看的页面——什么都行但一定要从头到尾跑通。为什么这一步最关键因为证明了技术上可行不会开发一半发现死胡同给了自己信心我靠真的能跑给 AI 提供了地基后续迭代都在这个基础上叠加第四步螺旋式迭代AI 的强项核心链路通了接下来就是一圈一圈往外扩。每一轮迭代我描述这一轮要加什么功能AI 生成代码我跑起来验证出问题 → 贴错误信息给 AI → AI 修复 → 回到步骤 3功能 OK → 提交 commit → 开始下一轮Lab2FHIR 的 42 次提交就是这么来的——每 1-2 小时一个可工作的增量。以前写代码是憋大招一次上线现在是小步快跑持续交付。第五步收尾交付别忽略的门面代码能跑 ≠ 项目做完了。这一步包括部署脚本一键安装降低使用门槛生产环境验证需求部门用真实数据验证写 README 和文档AI 帮忙生成我审核修正开源协议选择MIT 还是 AGPL想清楚做产品页is81.net 上的项目介绍页项目间的知识复利做完 HospitalStats 再做 Lab2FHIR我发现一个有意思的现象AI 辅助开发的效率是递增的。第一个项目时我还在摸索怎么跟 AI 沟通——描述需求的方式、报错信息的回传格式、什么时候该信任 AI、什么时候该质疑它。磕磕绊绊但做出来了。第二个项目我已经形成了自己的工作流。CLAUDE.md 里沉淀了项目的设计系统和部署约束AI 一上来就懂我的上下文。各种有用的Skills也装上了。4 天 42 次提交这个速度在一年前我完全不敢想象。现在探索其它痛点效率只会更高——因为每个项目的经验技术选型、部署方案、设计系统、甚至 prompt 技巧都在喂养下一个项目。这不是 AI 在替代我而是我和 AI 一起在变强。给同样小白的你几条真心话1. 你有非技术优势项目管理经验让你懂需求分析、懂范围控制、懂风险判断。这些东西 AI 做不到但写代码的人经常缺。你缺的是代码实现能力AI 正好补上了这块短板。2. 从真实的痛点出发不要为了学编程而做项目从你工作中真正烦人的问题出发。痛点越具体越好——全院病理 PDF 没法检索比我想做一个医疗数据平台好一百倍。3. 先跑通再完美MVP 先行。看到一个端点返回正确数据的那种喜悦是支撑你继续往下走的最强动力。4. 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