一、先搞懂：为啥需要这俩东西？比如你刷短视频时快速滑动屏幕，手机用不用 “每滑 1 毫米就重新算一次画面”？肯定不用啊！要是这么干，手机立马变卡、耗电快。前端也一样：像输入框实时搜东西（你输 “苹”“苹果”）、窗口放大缩小、滚动页面，这些操作会 “疯狂触发代码”。防抖和节流就是用来 “拦着” 这些疯狂操作，让代码别瞎忙活 ——核心就是：省劲儿、不卡顿。二、防抖：“等你彻底停下，我才干活”用你每天都可能遇到的  “电梯关门”  举例：你进电梯后，电梯会说 “等 10 秒再关门”。这 10 秒内如果又有人按电梯进来，电梯会 “把 10 秒倒计时归零”，再等 10 秒。直到没人再进来、10 秒走完，...

如果某天你突然发现，自己的下属，认知很高但之前完全没发现且平时非常低调，那么正常来说，认知高只是他最小的一个优点……而如果这个人认知很高是别人发现告诉你的，那就更不用担心，他对你完全没有恶意，且很珍视现在的气氛和关系。职场

还记得第一家实习公司，藏在写字楼的角落，整个开发团队不到十人，所谓技术栈，就是把若依改个名字当自研框架。CRUD写到昏头，那时憋屈得很，觉得浪费了应届生身份。现在回头看见过代码能烂到什么程度，才懂规范和质量不是空话，环境烂归烂，但脑子不能跟着一起烂。

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...