找工作最想知道哪些信息

从秋招一路走到现在,踩过坑、焦虑过、自我怀疑过,也慢慢摸清楚了一些真实规则。不想讲空话、不贩卖焦虑,就想认真回答大家最关心的问题。

关于暑假实习、秋招、春招,你们最想知道哪些信息?
比如:

零经验、没实习,怎么找第一份实习?
运营岗到底看重什么,简历怎么写才不石沉大海?
秋招和春招到底有什么区别,该怎么准备?
面试高频问题、复盘思路、心态怎么稳?
没offer、被拒、进度慢,该怎么调整节奏?
非名校、普通本科,有没有真实可行的路线?
实习、秋招、春招时间线怎么安排不慌?

不管是简历、面试、岗位选择、心态、时间规划、行业信息,都可以留言。
我会挑问得最多的,慢慢写成真实、可落地、不鸡汤的经验帖,只讲应届生真正用得上的内容。

愿我们都不急不躁,稳稳上岸。
#关于春招/暑期实习,你想知道哪些信息?#
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作为刚毕业的运营岗新人,日常会接触简单代码编写、小工具开发、数据脚本调试等基础工作,试了几款AI Coding工具后,发现选对了能大幅降低上手难度、提升基础工作效率,分享下真实使用感受,不吹不黑,纯新手实操参考。日常写基础数据脚本、补全简单代码语法,我主要用GitHub Copilot,它深度集成VSCode,敲几句注释就能自动补全代码,主流编程语言都能适配,对我这种非专业开发的运营来说,不用死记硬背语法,上手超轻松。但它的问题也很明显,生成的代码偶尔有逻辑疏漏,对小众工具的代码支持较弱,而且复杂业务逻辑的理解度一般,所有生成代码都需要自己核对校验,不能直接用。偶尔需要调试稍复杂的数据分析代码、解析技术文档时,会用DeepSeek,它的代码推理和长文本解析能力更稳,对运营相关的数据分析脚本适配性还不错,而且支持本地部署,处理带敏感数据的脚本时更放心。但新手门槛稍高,界面功能入口比较隐蔽,本地部署也需要简单的配置,初期上手得花点时间摸索。涉及科研类数据报告结合简单代码开发时,会用智谱AI,它能兼顾文献问答和基础代码生成,遇到“数据统计+专业分析”结合的问题时,比单纯的代码工具更适配。美中不足的是网页版功能比较基础,高峰期响应稍慢,免费版有使用次数限制,日常轻量使用够用,复杂需求就略显吃力。作为运营岗,其实对AI Coding工具的专业要求不算高,核心需求就是降低基础编码门槛、节省重复劳动时间。实际用下来最大的感受是:不用追求专业级工具,贴合自身工作场景就好——日常基础编码用GitHub Copilot,稍复杂代码调试用DeepSeek,科研数据结合编码用智谱AI。当然也深知不能过度依赖,AI只是辅助工具,生成的代码必须自己核对逻辑、测试适配性,毕竟运营岗的代码多和数据、业务挂钩,一点疏漏都可能出问题。对新手来说,借着AI工具上手基础编码、培养简单的逻辑思维,反而也是个不错的学习方式。
AI Coding的使用...
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