由 dawei 选择建站目标是第一步，明确网站用途：个人作品集、技术博客或模型展示平台。机器学习工程师应优先考虑内容可展示性，比如支持Markdown写作、嵌入Jupyter Notebook或动态可视化图表。
技术栈选型需兼顾开发效率与长期维护性。推荐静态站点生成器如Hugo或Hugo+Blogdown（R用户），或Next.js（React生态），它们轻量、部署快、SEO友好；避免从零搭建CMS，节省时间专注核心内容。
域名与托管服务同步规划。注册简洁易记的域名（如ml-engineer.dev），托管选Vercel、Netlify或GitHub Pages——三者均免费、自动CI/CD、支持自定义域名和HTTPS，且无需运维服务器。
内容结构要突出专业属性。首页清晰呈现技能标签（如PyTorch、Scikit-learn、MLOps）、代表项目（附数据来源、方法简述、指标结果）、开源贡献链接；避免堆砌技术名词，用结果说话，例如“提升召回率12%”比“使用BERT微调”更有力。
集成代码与模型演示增强可信度。将关键算法片段嵌入文章，用GitHub Gist保持可读性；对小型模型，可用ONNX Runtime或TensorFlow.js在浏览器中运行轻量推理 demo，配上传输入框与实时输出，不依赖后端服务。
性能与安全不可妥协。启用图片懒加载、压缩SVG与WebP格式；禁用第三方跟踪脚本，必要时仅集成简单分析（如Plausible）；所有表单提交走Serverless函数（如Vercel Edge Functions）并添加基础验证，避免暴露API密钥。
持续迭代靠自动化。用GitHub Actions实现：提交Markdown后自动构建站点、检查死链、运行Lighthouse评分；每周定时推送一篇短笔记（如复现论文技巧、调试报错记录），维持活跃度比追求完美首页更重要。
2026AI生成图像,仅供参考
最后一步是主动传播。在LinkedIn更新网站链接时标注“Model deployment notes & open notebooks”；向HN或r/MachineLearning提交有实质内容的页面（如可复现的A/B测试分析），真实经验比精修UI更能建立专业信任。