许个愿

最近刷牛客，看到好多老哥在焦虑“AI会不会抢开发饭碗”，转身就去报了个什么“高级提示词工程师”的课。说句实在话，作为每天在业务需求里打滚的后端开发，站在面试官的角度来看：没人关心你Prompt写得多有诗意，大家只关心你能不能用AI解决真实的业务痛点。如果你想在简历里加上亮眼的“AI含金量”，建议把精力砸在这几个方向：1. 掌握 AI 工作流编排与自动化落地（核心竞争力）现在单纯调一个大模型的 API 已经不稀奇了，稀奇的是工程化落地。 把 AI 接入现有的自动化流程中才是王道。比如，你能熟练使用 Dify 这类平台，把复杂的操作编排成流水线——哪怕是搭一个自动生成内容并推送到小红书等平台的发布...

避雷🐻厂，时间线如下：10.13 oc，ld加v10.22 意向至今无HR联系，问了ld没回复。

今日首蚌，真的很难绷住

下面这些词你认识几个？面试的时候被问到，能不能每一个都流畅的讲明白？ 所谓智能体，其实是由所有"不需要智能"的部分拼凑而成的；那些花里胡哨的新概念，大多不过是新瓶装旧酒。  涉及关键词： LLM Prompt Context Memory Agent RAG Function Calling MCP Skill Sub-Agent 💡 先清空大脑 忘掉你已知的一切，跟着故事线走--你会发现这些概念都是从同一个起点，一步步生长出来的。 🧠 第一步：语言模型长大了 一切混乱的起点，是这个古老的东西——语言模型。早期的小模型基本上是个智障，只会简单的文字接龙。不知道合不合适，...