大家抢到火车票了吗

实习想有好产出，最重要的就是别等任务找上门！主动才会有结果，不主动的话几乎不会有人来主动找你的当然，做完工作后及时复盘，记清优化点等也是高产的重要方法之一！

背景介绍：单2硕，27届，计算机专业，无论文，一段中厂AI应用开发实习均是1.8开始投递，之前准备的大模型算法，结果一个都没有回应，都是大模型和后端的面试，白准备了从1.8号开始复习Java八股和力扣算法，之前有半年多没看了，还好有之前的笔记，复习了3天裸面字节（也佩服我的勇气）字节 --- 后端开发1.12 一面 八股盛宴，面试官对我大模型项目不太有兴趣，问了50分钟八股 算法：双线程交叉打印1.15 二面 场景八股 面试官非常有水平，问的八股比较活，同时还问了sql，之前没有准备 算法：下一个排列1.19 问了hr，10分钟回我挂了，发感谢信美团 --大模型应用开发1.13 一面 问了50...

1.深度AI使用建立自己的project无论是chatgpt还是deepseek,claude,都面临一个联网就无法上传文件的缺点。这样会导致我们每次问AI问题的时候无法基于之前给的资料，现在付费版的chatgpt,claude都有project的概念。比如我们可以把新建一个project，把产品需求文档、会议记录以及与项目相关的资料都传到project里。这样你再去提问，就可以最大程度得到基于真实资料的回复，降低AI幻觉。AI很吃上下文，你给的越准确越多，它消化的越多。2.灵活使用不同AI这句话说起来简单，但是其实我们人总会有一种路径依赖。如果用惯了一种工具，很难去更新迭代，现在AI发展速度如此之快，对于不同问题都有更匹配的AI工具。对于难题，还可以同时丢给不同AI，比如现在你要策划一个论坛活动，你同时问几个模型，有点先从目标群体入手，有点还指定财务预算，有点更看重流程。把不同Ai的深度思考进行对比，才能对这件事有一个更立体的认识。推理过程有时候比答案更重要。3.精准打磨promptprompt是与AI对话的“第一界面”，它的质量直接决定输出的深度。如果只是简单的提问，得到的回到也肯定只是浅显的回复。有效的prompt应该包含三部分。角色，任务，要求。例如:我是一名26届校招生，请基于我给你的公司招聘信息，结合我的简历，找出专业匹配度最高的3个岗位，并列出适配的理由，最后给出推荐优先级。即使你有Project中的丰富资料，如果提问模糊，AI仍可能忽略关键信息或产生幻觉。所以精准打磨Prompt是用好AI的关键。

美团真是投递时间最长的一家 在时隔一个月之后终于约面了1. 自我介绍2. 之前怎么部署的网站？githubpages3. vue2 vue3 有什么区别？ 他们的响应式原理有什么区别？4. 讲讲vue中全局状态管理工具5. 将建ts中interface和type的区别6. 讲讲js有哪些数据类型？7. 数组的基本操作？8. 什么是闭包？ 用过lodash吗9. 了解BFC吗10. 讲讲css盒模型 box-sizing是啥？有啥用11. 用过node吗12. 讲讲为什么要用monorepo做这个项目13. 手撕实现一个深拷贝函数结束秒约二面 立马第二轮 人都吓傻了 好在第二轮其实更多像聊天面 ...