AI 时代的工作与传统时代的异同，从来不是简单的效率高低，而是工作能力的价值重构；有人说 AI 会取代程序员，这话未免有些过于绝对，但 懂 AI 的程序员会取代不懂 AI 的程序员，却是不争的未来趋势。传统时代的工作，拼的是熟练度和经验积累—— 程序员靠着日复一日的敲码、踩坑，沉淀总结下解决问题的方法论，从 CRUD 到架构设计，每一步都靠亲手摸索，慢却扎实，思考的过程藏在每一行手写的代码里。那时的核心竞争力，是把事做好的硬本领，是从 0 到 1 解决问题的独立思考能力。而 AI 时代的工作，拼的是驾驭工具的能力和筛选价值的判断力。AI 能一键生成代码、快速排查 bug、甚至搭建基础架构，把程...

 找不到实习捏 

在牛客运营同学的热情邀约下，接着写下一篇分享 深度拆解：如何系统介绍你的第一个AI实习项目？这是所有面试的开场白，也是决定“生死”的45分钟里最关键的前10分钟。很多同学讲得口干舌燥，但我听完却是一头雾水。作为面试官，我问这个问题到底想看什么？业务Sense： 你知不知道为什么要写这个Prompt/做这个Agent？是为了解决什么业务痛点？技术理解力： 你对大模型的边界清不清楚？是盲目调用API，还是懂一点RAG、微调的底层逻辑？产品闭环思维： 做了之后效果如何？你怎么衡量好坏？避坑指南：千万不要只说“我写了多少条提示词”、“我搭建了几个工作流”。这叫“劳动力输出”，不叫“产品思考”。推荐回答...