核心技术栈关键词
一、开发工具链 (Toolchain)
Cursor - 基于GPT的IDE，核心是@智能体调用和代码库感知

GitHub Copilot - 实时代码补全，重点学习.copilot指令配置

Continue.dev - 开源替代，支持本地模型

Bloop - 代码库语义搜索，理解大型项目

Windsurf - AI原生IDE，自动PR生成

二、Python AI 编程核心库 (Core Libraries)
OpenAI API - gpt-4-turbo-preview、函数调用、JSON模式

LangChain - AI应用框架，重点：链(Chains)、代理(Agents)、检索(Retrieval)

LlamaIndex - 数据连接与检索增强生成(RAG)

Pydantic - AI输出结构化验证

FAISS / ChromaDB - 向量数据库，知识库构建

Streamlit - 快速构建AI应用界面

FastAPI - AI服务API部署

三、AI协作编程模式 (Programming Patterns)
RAG Pipeline - 检索增强生成技术栈

Function Calling - 让AI调用你的函数

Agent Workflows - 多智能体协作设计

Few-Shot Prompting - 示例驱动代码生成

Chain-of-Thought - 复杂问题分步解决提示法

Self-Correction Loops - AI自我修正循环

四、代码质量与优化 (Code Quality)
AST Manipulation - 抽象语法树操作，让AI重构代码

Type Hints + Mypy - 类型提示增强AI理解

Pytest Fixtures - 让AI编写测试用例

Algorithm Optimization - 时间复杂度分析提示

Security Hardening - 安全漏洞自动检测

Dependency Analysis - 依赖关系可视化

五、高级AI工程概念 (Advanced Concepts)
Fine-Tuning - 模型微调，创建专属编码助手

Embedding Models - text-embedding-3-small，语义搜索

Model Quantization - 本地模型优化部署

GPU Memory Management - 大模型推理优化

Prompt Versioning - 提示词版本控制

A/B Testing Prompts - 提示策略对比评估

六、实际项目技术点 (Project Tech Points)
CLI Tool Automation - 使用click或typer创建AI驱动CLI

Web Scraping Pipeline - playwright+AI解析动态页面

Data Transformation - pandas+AI自动生成清洗代码

API Wrapper Generation - 自动生成第三方API客户端

Error Handling Automation - AI自动生成异常处理代码

Documentation Generation - 从代码生成文档

七、学习与评估资源 (Learning Resources)
Papers with Code - 跟踪最新AI编码研究

LangChain Benchmarks - 评估不同AI编码方案

AI Programming Challenges - HumanEval、MBPP测试集

GitHub Trending AI Repos - 关注langchain-ai、openai等组织

Model Cards - 深入理解各模型编码能力差异

八、系统设计关键词 (System Design)
AI Orchestration - AI工作流编排

Semantic Code Search - 语义级代码搜索

Automated Refactoring - 自动化重构流水线

Continuous Integration for AI - AI代码的CI/CD

Monitoring AI Code Quality - AI生成代码质量监控

Cost Optimization - Token使用优化策略