锐英源软件原创内容，禁止转载和任何形式的非法内容使用，违者必究
本文目录
AI全栈开发包含智能体开发和常用软件开发，很多程序员不知道程序员的职责边界，把任务全推给AI，出事AI不会负责，只会让提交AI代码的程序员负责，严重事件会导致丢失工作。这里聊一些经验，大家互相讨论。
比如在代码生成里，业务逻辑和集成是程序员职责，在集成过程中要用经验对AI代码把关，曾记的微软为了解决大型项目管理难题，提倡过双人绑定，互相阅读对方代码，保证代码质量。要对AI代码把关，看个人的阅读能力，一次让AI生成一个局部，就好阅读和把关了。
大型机械导航委托华中科技大学进行开发，但是为了实现顺利过渡，郑州国企还是需要有一定的全栈技术来参与测试和部署，所以来锐英源软件学习，第一步是先能理解Linux下C和C++开发，后续实现对接华中科技大学教授开发的导航平台。
结合AI开发一些导航算法和输出界面，用Python快速生成原型，直观理解下机械在平面体系下导航的效果。现在很多开源项目都是Python是上层，C++是下层。AI全栈开发能力评定首先评定这类体系的构造能力。
郑州国企学员是机械专业，以前接触过一些Python编程和C编程，但知识不成体系，不能实际做事情，来锐英源培训，理解是主要目标，所以锐英源软件重点推荐了开源项目模块和接口理解，也要学习一些库怎么调用，库怎么在项目里体现。
锐英源软件精心组织了教材，在已经完成的课程评价里，国企骨干对锐英源软件的培训实力大加赞扬，对于用WSL来学习初级Linux开发的方向，深表赞同，摆脱了虚拟机和双系统给Linux学习带来的麻烦。WSL是微软推出的兼容Linux的子系统，不带桌面，其它的功能基本都有，用安装包.wsl文件导入系统后，就可以在PowerShell里直接打开Linux，然后VSCode可以连接WSL，进行代码学习。
古法编程做过的项目，让AI再做，自己有信心。翻译过来是，让AI模仿抄袭自己的思路，自己就有信心把控细节，学会把控细节，再开展新的AI项目时就更可行。掌握预想的代码和AI代码的对比能力，这样就能预防AI代码失控。
为了满足AI转型的需要，锐英源软件把C语言C++商业项目成果拿出来进行AI全栈开发培训，先熟悉语言基础和开源组件，按我们商业要求，结合AI编程助手，进行手工加AI编程助手的实训，掌握AI全栈开发能力。同时掌握C语言和C++的系统级开发能力，满足系统级工业级和安全级大型企业的用人要求。
右侧图片是基于AI和3D工业控制上位机软件著作权证书，此上位机软件是锐英源软件2025年开发完成，后台的高并发复用了锐英源软件中航信票务平台的集群分布式多线程架构，上位机软件后台是Node.js平台，而中航信票务平台是C++语言GSOAP开源平台。中航信票务平台的线程状态在UI上可以看到，上位机的每个线程的工作状态，在上位机前端都可以实时看到，复杂多线程开发，疑难线程池开发一直是软件开发里的难点，再加上要处理业务数据，更是难上加难，所以学习这样的平台，意义非常重大。
上位机软件支持简化的3D模型处理，2025年AI大模型生成3D数据还很少，锐英源软件有信心做这个事情，是前期对three.js和OpenGL有过项目经验，OpenGL开发过钻井算法仿真软件。上位机里3D模型组件的基本形态和锐英源软件以前开发过的C++组态软件里的图元类类似，正因为有这些经验支持，才顺利完成了3D模型工业组态开发，工业数据变化，3D模型就实时变化，并且是简化的模型，在低档次机器上可以运行。
智能体开发有特有的开发技术栈，一些大神在网上有公开课，比如吴恩达、李宏毅（台湾大学）、李沐（前亚马逊首席科学家）、Andrej Karpathy（OpenAI创始成员、前特斯拉AI总监）、Geoffrey Hinton（“深度学习教父”、图灵奖得主）和Yann LeCun（图灵奖得主、纽约大学教授）等等，这些公开课效果都不错。
对于需要自主可控或成本优化的AI全栈项目，本地模型和模型路由是重要的基础设施。
Ollama / LocalAI：用于在本地机器或服务器上运行开源LLM，为开发测试或私有化部署提供模型运行时。
LLM网关/路由项目：在Open-Source-Ai-Full-Stack等目录中归类为“Gateways & LLM Routing”，用于统一接入多家模型API、实现故障转移或成本控制，是生产级AI全栈的常见组件。
构建AI应用的基础设施，对应“模型层”、“知识层”与“协调层”的整合。
Dify：一个广受欢迎的开源LLM应用开发平台，支持可视化编排工作流、管理Prompt、集成RAG和构建Agent，常被视作“AI全栈”的底座型项目。
Langflow：类似Dify的可视化AI应用构建工具，通过拖拽方式设计Agent和RAG流程，降低编排门槛。
Vercel AI SDK：一个面向TypeScript/前端开发者的AI应用开发工具包，提供了将LLM和Agent能力集成到现代Web应用中的标准化模式，是“前端全栈”接入AI的主流选择之一。
Fulling：一个AI驱动的全栈工程师Agent，使用Next.js、Claude、PostgreSQL和Kubernetes构建，目标是提供持久化、有记忆的AI开发工作空间。
Aider / Cline / OpenHands：都属于编码Agent或结对编程工具，可以在终端或IDE中与AI协作修改代码库、执行任务，是“AI全栈”开发者日常高频使用的效率杠杆。
app.build：一个开源的AI全栈应用生成Agent，尝试从零创建和部署全栈应用，自动处理数据库、认证、测试和CI/CD等环节，代表了“AI生成全栈应用”的前沿方向。
Open-Source-Ai-Full-Stack (CodesbyFebin)：一个按类别组织的AI Agent与LLM技术栈目录，覆盖网关、聊天UI、Agent框架、编码Agent、RAG、向量数据库、可观测性等，分类清晰。
zero-to-ai-fullstack：一套AI全栈的学习与实践示例代码，后端用 Python/FastAPI 结合 RAG 与 pgvector，前端用 Next.js，展示了如何将Prompt和工具包装成可复用的智能体工作流。
Awesome Open AI Developer Tools：另一个全面的开源AI开发者工具目录，按“编码Agent”、“Prompt-to-App Builders”、“RAG框架”、“可观测性”等细分类别整理，每个条目会标注它替代的商业产品。
总结：AI全栈开发是现在国内的就业趋势，但其中的风险是显而易见的，要避开风险还能拿到好处，防止提交AI代码丢失工作和预防AI代码失控，这是AI全栈开发岗位重点，也是大家都要思考的问题。