恒生前端一面二面

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...

rt，人生第一次实习，感觉自己是个大水货，配环境就花了一天，这个大项目，更是不知道该怎么捋，该怎么办该怎么办，怕被开了

佬们，我这个简历寒假想投实习可以吗，现在1月份寒假实习还招人不，简历有没有什么要改的地方，欢迎锐评。

在使用AI编程的过程中，我逐渐发现，高效的关键不是“让AI替我写代码”，而是“让我和AI一起写代码”。首先，我会把需求拆得足够清晰再提问。与其说“帮我写一个系统”，不如具体说明功能、语言、框架和预期效果。描述越清楚，AI给出的代码越准确，也能减少反复修改的时间。其次，我把AI当作编程助手，而不是一次性生成器。我常用它来生成函数、优化逻辑、排查报错或解释代码，而不是直接复制整段代码运行。通过逐段验证和理解，我既提高效率，也不会失去对项目的掌控。同时，我会持续迭代提问。如果第一次结果不理想，我会补充条件、指出问题、要求优化。把对话当作协作过程，而不是单次请求，效果往往更好。对我来说，高效使用AI ...