我身边现在大概有两类朋友。第一类，AI 重度上瘾型。每天用 AI 用到不睡觉，工具一堆：模型、Agent、插件、自动化流程全都试一遍。不断探索“这个能不能”“那个行不行”，做一堆现实里有需求但并不急需的需求。Vibe Coding 对他们来说像赛博毒药，一旦进入状态就停不下来，一边震撼 AI 的能力，一边被新工具持续刺激，永远在 next level。第二类，传统行业躺赚型。早几年踩对了行业，现金流很好，生意稳定。日常 AI 使用止步于“豆包能不能帮我写点东西”，分不清 GPT、DeepSeek、Manus、Claude 到底有什么区别，也不太关心。在他们眼里，AI 是锦上添花，不是生产资料。有意思的是，这两类人彼此都看不太懂对方。第一类觉得第二类“迟早会被 AI 淘汰”，第二类觉得第一类“太兴奋、太折腾”。你是哪一种？

现在AI好像成了一个时髦词，北京每家公司都在聊AI，很多CEO也在聊AI。与此同时大量的AI资讯来袭，让人眼花缭乱，不知该看啥，生怕自己落后于时代。在这里我想说三点：信息≠能力： 我们关注 AI 新闻只是在获取消息而不是能力，真正的 AI 能力只能通过解决具体问题的实践获得。噪音比例极高： AI 领域变化太快，导致大部分“重磅新闻”和新模型的半衰期极短，最终都会被证明不重要。能力迁移性： 具体的工具不重要，重要的是定义问题的能力、拆解任务的能力以及将想法转化为Prompt的直觉。那我们应该如何降低焦虑呢？可以采取一下几点策略：问题驱动学习： 出现问题再去学永远不晚。寻找真实痛点： 关注那些让你...

1.实习介绍2.为什么这么做产品设计，怎么做运营推广的3.上一段实习最有成就感的项目4.为什么要做xx产品能力，业务价值是什么5.目前产品的发展阶段，为什么这么定产品规划6.这样一个xx产品能力应用在Agent工作流上面有什么不同效果7.和传统数据库相比，目前数据库的技术提升和所带来的业务价值是什么8.如何评估RAG的效果，客户成功指标有哪些9.讲一个和业务结合比较深的项目10.具体设计了哪些指标11.改进的方案比原方案提升在了哪里12.产品方案的具体业务价值在哪里13.你是如何学习AI的14.如果下一步让你做AI能力，你想做什么方向，举一个具体的例子

俗话说：“万事开头难”，第一份实习寻找起来是十分困难的，因为对于公司来说希望找到一个有工作经验的实习生而不是作为人才储备来进行培养，而对于大学生来说需要找到一个实习工作才能有自己的工作经验。这就是经典的“先有鸡还是先有蛋的问题了”。破局之法就是，提早做简历，尽快投递，多投递!简历制作经验见：https://www.nowcoder.com/discuss/837686126776184832?sourceSSR=users做完简历之后，我就开始了投递之旅。主要还是在BOSS直聘上面投递，投递时间点在于上午10.00-11.00，下午15.00-16.00，因为这个时间点HR上BOSS黄金时间。...