为什么写这本书？AI 浪潮对开发者的启示

AI 技术正深刻改变开发者的工作方式。主动学习、善用新工具和转变思维，是每一位开发者在 AI 浪潮中持续成长的关键。

写作背景介绍

大家好，我是本书的作者，也是一名开发者布道师。从最初编写后端服务，到后来投身云原生社区，我一直站在技术传播与实践的第一线。

在过去几年里，我积极参与开源社区活动、技术沙龙，并在开发者大会上分享云计算和微服务的经验。开发者布道师这一角色，让我有机会与各行各业的开发者交流，深入了解他们在新技术浪潮中的兴奋与困惑。

我的 AI 成长之路可以追溯到早期接触机器学习的日子。当时还没有如今炙手可热的大模型（Large Language Model，LLM），我们更多地在讨论数据分析和传统的模型训练。

转折点出现在近几年。随着深度学习的突破，尤其是**大语言模型（LLM）**的崛起，AI 技术逐渐融入开发者的日常工具链。我清晰记得在社区看到有人演示 GPT 模型自动写代码的片段，那一刻我既震撼又意识到变革正悄然而至。

作为布道师，我开始在社区组织 AI 学习小组，带领大家从调用简单的机器学习 API 到应用先进的大模型。我也亲身经历了从怀疑 AI 效果到拥抱 AI 赋能开发的心路历程。

在这个过程中，我不仅提升了自己的 AI 开发技能，也积累了许多实践经验和踩坑教训。更重要的是，我结识了一群志同道合的伙伴：有初创公司的工程师，也有传统企业的架构师，大家都对云原生技术背景下如何应用 AI 充满兴趣。

社区的力量让我明白，共享知识、传播经验至关重要。这也正是驱动我成为布道师的动力：通过演讲、写作和交流，帮助开发者们更好地掌握新技术。在 AI 技术飞速发展的当下，我希望把这些年的所学所得凝聚成文字，与更广大的中文开发者社区分享。

为什么写这本书？

我们正身处一场巨大的技术变革之中。自 2022 年底生成式 AI 技术引爆全球以来，AI 浪潮席卷了各个行业。ChatGPT 横空出世，大模型能力以指数级提升，这不仅是 AI 研究领域的突破，更是对软件开发者的一次深刻启示和冲击。

身为开发者布道师，我在社区中看到许多开发者对这场 AI 浪潮既兴奋又迷茫：兴奋的是 AI 可以提升生产力、创造全新应用；迷茫的是如何跟上节奏，将 AI 真正用好。

写这本书的初心，源于我在社区观察到的一些现象和需求。许多云原生开发者过去习惯了构建微服务、使用容器和 Kubernetes 来交付应用，而面对 AI，他们突然发现需要学习全新的概念，比如大语言模型（LLM）、提示词工程（Prompt Engineering）、向量数据库（Vector Database） 等。

一些开发者担心：“AI 会不会取代我们的工作？”也有人跃跃欲试：“有没有简单的入门路径让我把 AI 集成到现有项目中？”我深刻体会到，AI 浪潮对开发者而言更像是一场升级，而非淘汰。正如云计算的出现并未消灭开发岗位，反而催生了 DevOps 和云原生技能的新需求一样，AI 也会促使我们进化出新的能力图谱。开发者需要做的不是恐惧变化，而是掌握拥抱 AI 的正确姿势。

因此，我决定写这本书，一步步梳理 AI 技术的全景，结合个人实践经验，帮助大家少走弯路。我的目标是打造一本面向云原生开发者的 AI 实践指南：既有对核心概念的系统讲解，又有面向工程落地的实战建议。

我希望通过文字，把AI 浪潮带给开发者的启示传递出来：那就是主动学习、新工具的善用以及思维方式的转变。当年云原生从概念到落地，我们经历了容器化、微服务架构、CI/CD 的洗礼；如今 AI 时代，开发者也需要掌握模型调用和部署的新范式。

写这本书的过程，对我而言也是一次将知识体系化的梳理，更是对社区的一种回馈。

目标读者与写作风格说明

本书的目标读者主要是对 AI 技术感兴趣的开发者，尤其是具有云原生背景的工程师、架构师，以及技术团队负责人。

无论你是后端开发、全栈工程师，还是 DevOps/SRE，如果你希望在现有技能栈中融入 AI，这本书会非常适合你。此外，产品经理和数据科学家如果想了解 AI 技术在工程实践中的位置与应用，本书也能提供有价值的参考。

写作风格上，我将融合技术布道的视角和个人经历。内容既有对技术原理的深入讲解，也有来自第一线实践的经验教训分享。你会发现本书不是学术论文式的严肃口吻，而是更贴近开发者的语言风格——偶尔还会有一些我在带领团队踩坑时的趣事穿插其中。

总结

AI 技术的飞速发展为开发者带来了前所未有的机遇与挑战。主动学习、拥抱变化、善用新工具，是每一位开发者在 AI 浪潮中持续成长的关键。本书将以系统化、实战化的方式，帮助云原生开发者理解和应用 AI，少走弯路，把握时代机遇。