我是学软件工程的，我现在还在一家半导体外企实习，干的都是杂活，自己也很菜，干了5个月了，什么也没学会，我下一步该怎么办，求大佬们指点

啊啊啊啊……真的是有感而发！现在防作弊的方法有很多，什么键盘声测试、眼动异常测试、设备异常巴拉巴拉的，都可以检！测！到！即便这十几项你都躲过去，存在侥幸心理。但，当面试官在后台打开大家的面试片段，判断是否作弊，真是一看一个准！表情、眼神、状态、语气都被记录下来，这些行为都在出！卖！你！且，刚步入社会的你还没有什么「包装」自己的能力，就真的不要玩🔥这个行为，对一家你不喜欢的企业还好，如果是心仪的公司真不好，人家给你标记有作弊嫌疑，也许你一辈子也进不去了，因小失大，太不值了！（看完一堆AI面试结果的有感而发）

坐标某985（华科） 在管理学院的信管专业回头发现自己虚度太多时光在纠结准备秋招（考虑java或者其他）或者考研专业课学过c Python java 数据结构和计网 但忘得差不多目前0科研0实习0力扣这学期有个课设做了个简单的二手交易平台全程拿AI写的几个月前看过一遍王道的计组网课 没做题也忘得差不多了求各位大佬指导指导路线

作为日常和代码打交道的前端实习生，能明显感觉到AI带来的工作变化，和传统的开发模式比，差别真的挺直观的。传统前端工作，更多是纯手工输出。从写基础 HTML结构、调试 CSS 兼容，到 JavaScript 逻辑，全靠自己查文档、敲代码，遇到复杂的组件逻辑，要花大量时间进行编写和排查，效率基本取决于个人熟练度和经验积累。现在 AI 介入后，工作模式变成了人机协作。重复的表单代码、基础的工具函数，AI 可以快速生成，我只需要做需求拆解、逻辑校验和细节优化，不用再把时间耗在机械编码上，能把更多精力放在业务理解、交互设计和工程化优化上。核心能力的要求也变了。传统时代更看重纯技术熟练度和代码写，现在更考验 prompt 能力，逻辑判断能力，还有整合 AI 产出的能力，知道怎么精准提需求，能熟练 AI 代码的漏洞，把工具用在刀刃上，比单纯会写代码更重要。不用过度焦虑被取代，AI 更像是提升效率的助手，真正核心的业务思考和和方案设计，终究还是要靠人来完成。