2. 我近期的愿望是什么?
我近期的愿望是把 AI 和图数据库结合起来,用 NebulaGraph 构建领域本体,提升 AI 语义理解的准确性。具体来说,我想把某个业务领域里的概念、属性和关系梳理成结构化的本体模型,用 NebulaGraph 做存储和查询,再结合大模型做语义检索与推理。希望通过本体的约束和图关系的支撑,让 AI 的回答不只是"像",而是真正"准"——能区分相近概念、追溯知识来源、减少幻觉。 3. AI 时代对我产生了什么影响?我平时常用的 AI 工具是什么?
AI 对日常开发帮助很明显,尤其是写样板代码、解释报错、生成 SQL、调试 Spark 任务、梳理复杂逻辑时,能省下不少时间。1 常用工具包括 OpenCode、Claude Code、 通义千问 等;Claude Code 适合处理复杂问题和老代码,通义千问对中文场景比较友好。 但也会提醒自己:AI 越能写代码,越要保留对架构、数据质量和安全边界的判断力。
4. 未来我想如何自处?
未来 1–3 年,我计划做这几件事:
① 持续打磨技术底座。 把 Python、数据库、Docker 容器化等能力进一步体系化,尤其围绕 NebulaGraph 做更多实践,完成一个从本体建模、数据导入到知识图谱 RAG 的完整项目,沉淀成可复用的工程模板。
② 让 AI 成为效率工具,而不是能力替代。 日常用 AI 加速样板代码、SQL、报错排查和文档整理,但关键设计、数据模型和语义边界仍由自己判断,避免过度依赖导致技术判断力退化。
③ 保持输出和复盘。 每完成一个阶段性的技术实践,就整理成文档或开源示例,既检验自己的理解,也能帮助更多人快速上手 AI + 图数据库的开发。
AI 时代对我产生了什么影响?我平时常用的 AI 工具是什么?好用在哪?
AI 让我进入陌生代码库的速度快了很多,读源码、补测试、解释报错、梳理 issue 都比以前省时间。我平时常用 Claude / Cursor,也会用通义千问查中文资料。好用是真方便,但焦虑也有:越容易生成代码,越要保留对执行计划、存储布局、并发安全和数据一致性的判断力,不能只做“复制粘贴工程师”。
3. AI 时代对我产生了什么影响?我平时常用的 AI 工具是什么?好用在哪?
AI 极大压缩了写样板代码、调试报错、查阅文档的时间,遇到陌生 NGQL 语法、复杂数据处理逻辑时可以快速获得思路。我平时常用 Cursor、DeepSeek。Cursor 写代码、改写脚本很顺手;DeepSeek 对中文技术场景理解较好,适合梳理方案、拆解需求。但同时也会提醒自己,AI 给出的方案不等于最优解,数据模型设计、业务边界、性能问题必须自己做校验,不能直接照搬生成结果。
4. 未来我想如何自处?
未来 1‑3 年计划做好三件事:
① 深耕图数据库实践,吃透 NebulaGraph 建模、调优、数据导入,完成一套业务可用的图谱落地项目,沉淀踩坑笔记;
② 善用 AI 作为辅助工具,核心架构、数据模型保持独立思考,拒绝过度依赖 AI 生成代码;
③ 积极参与社区,把自己实践中遇到的问题和解决方案整理输出,希望可以帮助更多入门的开发者。
AI 确实帮我省了不少事,比如快速出测试用例初稿、SQL 脚本、日志分析和样板代码。但用多了也会焦虑:真正不容易被替代的,还是测试设计、边界思考和对质量风险的判断。我平时常用 Codex 和 Claude Code。Codex 更适合把定义清楚的批量任务丢给它,比如批量生成测试脚本、起草样板代码,效率高,也能并行推进;Claude Code 更适合深入看代码库和日志,处理复杂测试方案、失败用例根因分析和大范围改代码,本地跑也更放心。两个配合起来,能把“初筛和起草”这一步提速,让我把时间留给更关键的测试分析和问题定位。
4. 未来我想如何自处?
说实话,未来 1–3 年我还没完全想清楚,现在有点迷茫,也不确定一定要做什么。唯一比较确定的是,不想把数据库测试当成唯一的长期方向。所以先不逼自己定一个很大的目标,先做点小尝试:① 接下来半年到一年,每个月抽点时间试一两个可能的方向,比如 AI 应用、写点东西、独立开发之类,先看看哪个自己真能坚持;② 把过程中做的小东西、踩的坑放到 GitHub 或公开平台,看看有没有真实反馈;
我是小刘,我是做大数据平台运维和建设的,平时主要折腾 Doris、Kyuubi、Spark 这些组件,也在尝试把 AI 用到日常运维和故障排查中,最近还在接触 NebulaGraph,探索图数据库在业务场景中的应用。
2. 我近期的愿望是什么?
近期比较想做的一件事,就是把平时重复、繁琐的运维工作做得更自动化一些。比如日志分析、问题定位、日常巡检等,希望能借助 AI 减少重复劳动,让排查问题不再完全依赖经验。另外,也希望能把 NebulaGraph 真正用到一个实际业务场景里,而不只是停留在搭环境、跑 Demo 的阶段。
3. AI 时代对我产生了什么影响?我平时常用的 AI 工具是什么?好用在哪?
AI 对我最大的影响,就是很多以前需要自己查文档、翻日志、试命令的问题,现在可以多一个思路和解决问题的入口。平时我会用 ChatGPT 辅助分析报错、梳理技术方案、编写 SQL 和 Shell 脚本,也会用它来了解一些自己不熟悉的技术。
不过,AI 给出的答案也不一定完全正确,特别是生产环境的问题,还是得结合实际日志、运行状态和业务情况去验证。我觉得 AI 更像一个随时可以交流的技术助手,能提高效率,但自己对系统的理解和判断能力还是很重要。接下来也想多尝试 AI Agent 和自动化运维相关的东西,看看能不能把一些实际工作流程串起来。