事起于肘腋之间，闻听那个猝死的程序员，以及同事讲的一个35岁的老开发，车贷房贷传宗接代，200多斤，头发白了一半，天天卷，随时可能驾鹤西去。 我不禁想到一个问题，AI的出现，到底是加剧了35岁危机，还是减缓了35岁危机？程序员到底能干到多少岁？ 在进入这个问题之间，我先说一个长远性的见解，每次时代变革，都是普通人的机会，不论你深处何地，不论你多大年龄，所以我觉得对于大龄程序员，这同样是个机会，至于能不能把握住，就看自己了。一、为什么会有35岁危机 能力与价值不符：有些人是10年经验，有些人是一年经验用了十年，所以在技术迭代的背景下，跟不上发展，自然年龄大了就淘汰了。 身体与精力下降：35岁，干...

报到前，mentor在微信上提醒我：明天见领导记得叫X总。我当时还觉得有点夸张——直到开会时，我自然地对着组长喊了声王哥，整个会议室突然安静了两秒。旁边的同事小声补了句：这是王总。

各位大佬，学长学姐好，筑波在保研的时候被辅导过简历包装，实际上会的东西感觉很少，筑波目前的研究方向不太美妙，基本不考虑，想自己考虑转别的方向，目前是考虑转嵌入式软件，但是筑波不敢投递，base地岗位也不多，但是考虑趁研一一定得去实习，主要想问两个方面。1.学习方向，再多学些基础知识，先mcu,后面再学一些linux，然后学一些了再投实习，想问问前辈们的学习方向建议2.方向建议，筑波现在才研一，如果大佬们有别的推荐双非本，女生的方向也可以告诉筑波谢谢各位大佬，前辈，学长学姐的建议，祝大家发财捏！

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...