一名自驱的大二学生，
把「学会」变成「做成」。

我是杜阿，计算机科学专业本科在读（大二）。过去两年里，我没有等着课程把知识喂到嘴边，而是系统自学并贯通了 Java 全栈与微服务体系——从 JavaSE 基础、集合与并发，到 MySQL 的索引与事务，再到 Spring Boot 的自动配置与 Spring Cloud 的注册、网关、限流熔断和分布式事务。

我习惯用项目驱动学习。Tlias 员工管理系统让我完整走通了前后端分离的企业级开发流程，理解了 JWT 鉴权、统一返回封装、全局异常与 AOP 日志这些「看不见但很重要」的工程细节；StarPath Navigator 则逼着我在零框架、零构建的约束下，用纯 DOM 递归算法实现可缩放拖拽的职业星图，并把 AI 接口的鲁棒性、安全性和部署成本都考虑进去。

算法是我另一条主线。备赛蓝桥杯的过程让我拿到了全国三等奖，也在洛谷刷了 200+ 题，训练出面对复杂问题时先拆解、再建模、后编码的思维习惯。

现在，我的 AI 能力分两条线。一条是把模型做成产品：接入大模型 API、写提示词、控制时延与成本，把 Demo 收成一个能上线的服务——StarPath Navigator 把职业推荐、学习路线和知乎站内搜索串成一条链路，PromptDeck 用多轮澄清产出一份可直接使用的提示词。另一条是把 AI 变成生产力：用 Trae、Qoder、WorkBuddy 这类 AI IDE 与 Agent 工具跑脚手架、跨文件重构和排错定位，我把省下的精力放在架构取舍、边界条件与验收上，而不是等着代码一行行敲出来。

这两条线合起来，才是我理解的「AI 辅助开发」：不是让 AI 替我思考，而是把重复劳动交出去，把判断留给自己——AI 能写多快，取决于我能验收得多严。

接下来，我希望加入一个重视扎实工程与清晰思考的团队，从实习或校招做起，也乐于承接全栈与 AI 应用方向的远程 / 外包项目。