【2025年度总结】从代码萌新到万粉博主:AI赋能下的破局与生长

【2025年度总结】从代码萌新到万粉博主:AI赋能下的破局与生长

目录

摘要

📅 前言:起跑与遇见

🚀 第一章:技术筑基 —— 稳扎稳打的创作历程

1.1 从Java速通到前端尝鲜

1.2 啃下C++与Linux这块硬骨头

🤖 第二章:AI破局 —— 拥抱时代的个人成长

2.1 智能体开发:站在巨人的肩膀上

2.2 AI提效编程:手搓系统的降维打击

🌟 第三章:万粉达成 —— 社区与生活的融合

3.1 突破万粉:感恩同行

3.2 博客与生活的平衡术

🔭 结语:2026,行而不辍


摘要

2024年4月敲下第一个字,2025年突破万粉大关。这一年,我从Java图形化编程的“速通”起步,在Linux终端里探索,结束C++的理论学习。更在A佬、小智佬等前辈的指引下,不仅点亮了“智能体开发”的新技能树,还用AI重塑了我的编程与创作流。这是关于技术、AI与成长的2025。

📅 前言:起跑与遇见

回望2024年4月27日,我怀着忐忑敲下了键盘的第一个字,发表了第一篇博客,正式加入了ZEEKLOG大家庭。那时的我未曾想到,这个决定会开启一段如此精彩的旅程。

从2024的懵懂起步,到2025的充实飞跃,这一路上我并非独行。有幸结识了 A佬、小智佬、凯子佬、Kevin佬、银佬、“水獭”叔等众多大神,在他们的视野与格局引领下,我的2025年不再单调,而是充满了技术碰撞的火花与AI时代的红利。

🚀 第一章:技术筑基 —— 稳扎稳打的创作历程

1.1 从Java速通到前端尝鲜

2025年的创作始于一场“硬仗”。面对寒假前的JAVA课程设计,我选择了“速通”Java图形化编程。1月17日,我写下了新年的第一篇技术复盘——《深入浅出:AWT事件监听器及其应用》。这篇文章不仅是对课设的总结,更像是一个信号:即使是老技术,只要用心钻研,也能开出新花。

寒假期间,我不满足于后端的逻辑,一时兴起涉猎了HTML和CSS。从黑白的控制台到多彩的网页,我对“前端”有了感性的认知,也为后续的全栈思维埋下了种子。

1.2 啃下C++与Linux这块硬骨头

随着在比特大家庭的学习深入,我给自己的C++理论学习画上了一个圆满的句号。紧接着,我推开了操作系统的大门,开启了Linux之旅。

正如我在博客《Linux 指令初探:开启终端世界的大门》中所写,那个只有黑底白字的终端世界,让我真正理解了计算机的脉搏。

🤖 第二章:AI破局 —— 拥抱时代的个人成长

2.1 智能体开发:站在巨人的肩膀上

如果说基础编程是练内功,那么AI智能体(Agent)开发就是我的“屠龙刀”。

A佬 的深度带领下,我不仅是AI智能体的使用者,更成为了创造者。从精心打磨每一个Prompt(提示词),到设计复杂的工作流(Workflow),我仿佛打开了新世界的大门。这一年,我跟随A佬参加了多场智能体开发比赛,并取得了不错的成绩。这不仅是荣誉,更是对我“技术+AI”融合能力的肯定。

2.2 AI提效编程:手搓系统的降维打击

2025年是AI大模型井喷的一年,DeepSeek、GPT-4o、Claude等优秀模型如雨后春笋般破土而出。我没有犹豫,直接拥抱了AI编程

在“AI提效群”中,由A佬和小智佬牵头,我吸取了大量前辈的AI利用经验。这种提效是立竿见影的——我利用AI辅助编程,基于若依(RuoYi)框架,手搓了图书管理系统学生管理系统。曾经需要耗费数周的重复造轮子工作,现在变得丝滑顺畅。

🌟 第三章:万粉达成 —— 社区与生活的融合

3.1 突破万粉:感恩同行

这一年,我的ZEEKLOG粉丝数突破了10,000大关。 看着后台不断跳动的数字,我深知这不仅是一个数据,更是上万次点击背后的信任。感谢每一位粉丝的支持,感谢你们愿意停下来阅读我的文字。

特别感谢 A佬 的指导和带领,是他让我看到了技术博主更高的天花板;也感谢技术群里的每一位伙伴,是你们活跃的氛围让我保持了持续输入的动力。

3.2 博客与生活的平衡术

很多人问我,如何在繁重的学业/工作之余保持高频更新?我的答案是:借助AI,但不依赖AI。

  • 润色与框架:我利用AI润色博客内容,快速搭建文章框架,将原本需要2小时的构思时间缩短为30分钟。
  • 核心与思考:但我坚持保留核心的技术复盘和个人感悟,AI是我的副驾驶,但方向盘始终在我手中。

这种模式让我实现了生活与博客的“双赢”——既没有因为写作耽误主业,又通过输出倒逼了高质量的输入。

🔭 结语:2026,行而不辍

2025年,是打基础的一年,也是借力AI起飞的一年。 这一年,我从传统的代码世界走到了AI的前沿阵地;从一个默默无闻的记录者,变成了拥有万粉的分享者。

2026年的剧本还没有写好,但我相信,只要保持对技术的热爱,保持对AI的敏感度,未来依旧可期。

山高路远,看世界,也找自己。明年见!

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【图文】Windows + WSL + Ubuntu 安装 OpenClaw 全套流程(飞书机器人 + 百炼模型)

目录 * 一、安装 WSL * 二、安装基础组件 * 三、安装 Node.js(通过 nvm) * 1 安装 nvm * 2 安装 Node * 四、安装 OpenClaw * 五、OpenClaw 初始化配置 * 六、Hooks 配置(重要) * 七、打开 Web UI * 八、安装飞书插件 * 九、第三方飞书插件(备用方案) * 十、飞书权限配置(注意先做好飞书机器人设置,再配置channel) * 十一、配置飞书channel * 十二、配置飞书回调事件 * 十三、重启 OpenClaw * 十四、配置百炼模型

机器人标准DH(SDH)与改进DH(MDH)

机器人标准DH(SDH)与改进DH(MDH)

首先说一下为什么要写这一篇博客,就是为了提醒大家要明确区分标准DH和改进DH。很多机器人初学者只知道用DH法建立串联机器人连杆坐标系,然后在看书或者使用DH的时候很糊涂的就模糊了这标准DH和改进DH的区别,最大的坑就是:一些比较老的机器人学教科书用的是标准DH,而现在比较新的机器人书或者说我们大部分用的都是改进DH,这就导致老的教科书里面的一些公式推导和新的网上找的代码不一致,就会比较麻烦。 一:改进DH法 建立连杆坐标系: 使用改进D-H参数,将 坐标系定义在i 连杆的前端关节: 二:标准DH与改进DH法的区别 我们知道一个连杆有两端,一端离基座近,一端离基座远。简单的来说,标准DH将坐标系i建立在连杆i离基座近的一端,改进DH建立在离基座远的一端。 2.1 机器人连杆与关节的标号 先标号,再建系。 连杆编号:基座为杆0,从基座往后依次定义为杆1,杆2,…,杆i; 关节编号:杆i离基座近的一端(近端)的关节为关节i,远的一端(远端)为关节i+1。 为便于理解,这里我把连杆的近端用绿色表示,远端用橙色表示,且远端驱动近端转动。大家只要记住一句话,连杆近端关节

【全网最全・保姆级】Stable Diffusion WebUI Windows 部署 + 全套报错终极解决方案

大家好,我是在部署 SD WebUI 过程中把几乎所有坑都踩了一遍的选手,从 Git 报错、模块缺失、依赖冲突到虚拟环境异常,全部踩完。今天把完整安装流程 + 我遇到的所有真实错误 + 一行一解全部整理出来,写成一篇能直接发 ZEEKLOG 的完整文章。 一、前言 Stable Diffusion WebUI 是目前 AI 绘画最主流的本地部署工具,但 Windows 环境下因为 Python 版本、虚拟环境、Git 仓库、依赖包、CLIP 编译 等问题,90% 的新手都会启动失败。本文包含: * 标准 Windows 一键部署流程 * 我真实遇到的 10+ 种报错 * 每一种报错的 原因 + 直接复制可用的命令 * 最终测试出图提示词(

高原无人机测试:稀薄空气下的飞行控制算法

高原无人机测试:稀薄空气下的飞行控制算法

高原环境的独特挑战与测试必要性 高原环境(如青藏高原)以稀薄空气、低温、强风切变和低氧条件著称,这些因素对无人机飞行控制算法构成极端考验。空气密度仅为海平面的50%-60%,导致升力不足、动力衰减和传感器漂移,直接影响姿态稳定性和导航精度。软件测试从业者需关注算法在高海拔下的鲁棒性验证,因为传统测试方法无法覆盖这些动态干扰场景。例如,稀薄空气会放大控制延迟和误差累积,可能引发失控事故。通过专业化测试,可确保算法在真实高原场景中的可靠性,避免因环境变异导致的系统失效。 一、高原环境对飞行控制算法的影响机制 高原的物理特性直接影响飞行控制算法的核心模块: * 动力与升力衰减:稀薄空气降低螺旋桨效率,需更高转速维持升力,但电池在低温下(如-20℃)放电效率下降30%-40%,导致算法需动态调整动力输出阈值。测试中需模拟空气密度梯度(如从海拔0m到5000m),验证PID控制器能否实时补偿扭矩失衡。 * 传感器干扰与导航漂移:低氧和强紫外线加剧IMU(惯性测量单元)的噪声漂移,GPS信号在高山峡谷中易被遮挡,造成位置误差放大。例如,稻城高海拔测试中,无人机在3500米处GPS定位漂