哈喽各位开发者小伙伴～ 最近用AI豆包辅助完成了一款轻量2D跳跃跑酷小游戏，纯原生HTML5+Canvas+JavaScript开发，无任何框架依赖，浏览器打开就能玩！今天整理了完整的开发总结，从需求梳理到最终交付，全程AI参与逻辑搭建、代码生成和细节优化，新手也能轻松复刻，话不多说，直接上干货👇一、项目概况：AI助力，快速落地轻量小游戏本次项目核心是开发一款「易上手、轻量级、有基础可玩性」的2D跑酷游戏，全程由AI主导需求拆解、架构设计、代码生成和BUG修复，人工仅做需求确认和细节微调，真正实现「高效开发、低门槛落地」。🎮 游戏核心玩法：角色固定左侧，仅支持小跳（鼠标点击）、大跳（空格键...

投了一个字节校招部门，一来就拒，说我项目周期不匹配，为啥，简历上的实习都是三个月的，咋了嫌弃三个月太短，不稳定吗？

第一段在fr实习的时候，拿着自认为满分的初面评估表找leader，结果被一句“人选根本不匹配”说懵了，回工位偷偷抹了把泪。但哭完还是得干，跟着leader逐个人复盘，学她从业务场景选人的思路，还做了匹配清单。后来初面通过率翻倍，还拿下实习生第一。现在悟了，职场挨骂不可怕，可怕的是挨骂后还不长记性。

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...