22年报考计算机专业，23年2月份的时候ChatGPT横空出世，不少同学开始使用它来处理大作业和实验报告。到现在，大语言模型已经不太能满足大家的需求，又出现了各种AI coding的工具，从一开始的小插件，比如百度的文心快码和阿里的通义灵码，到后面的AI编辑器。Cursor：一款基于 VS Code 开发的新一代 AI 编程工具，它结合了编辑器的强大功能和 AI 助手的智能特性。其最大的特点是内置了强大的 AI 对话功能，你可以直接在编辑器中与 AI 进行交互，询问编程相关的问题或请求代码建议。Cursor 支持多种编程语言，并能够理解项目的整体上下文，这意味着它可以基于你的代码库提供更准确的建议。此外，Cursor 还提供了代码解释、重构建议、自动补全等功能，大大提升了开发效率。GitHub Copilot：作为目前最受欢迎的代码编辑器 VS Code 的 AI 插件，它通过分析编码模式和上下文来提供智能代码补全。不仅能补全单行代码，还能生成完整的函数实现，甚至可以根据注释生成代码。不过需要付费订阅。Claude Code：以复杂逻辑处理见长，Claude 3.7 在 SWE-bench 测试中得分 72.5%，超越 GPT-4

一、学历至上：能力被学历 “踩在脚下”在这个竞争激烈的求职市场，学历似乎成了一道难以逾越的鸿沟。“本科及以上学历”“985、211 院校优先” 这样的字眼在招聘信息中随处可见，仿佛学历就是衡量一个人能力的唯一标准 。我有个朋友，大专学的是计算机专业，在校期间就参与了好几个项目，技术能力相当出色。毕业后，他投递了一家知名互联网公司的程序员岗位，满心期待能凭借自己的实力获得认可。可仅仅因为学历是大专，连简历筛选这一关都没过。而那些学历更高但实践经验和技术能力远不如他的求职者，却轻松获得了面试机会。这种学历歧视真的合理吗？一个岗位，最重要的难道不是能否胜任工作吗？很多专科生、普通院校的学生，他们在大...

1. 刚入职的时候，当然要100%表现。上进一点，把要求任务尽量100%或者120%完成。2. 试用期熬过之后，事情要慢慢做。领导安排的工作做了就好，不用担心到底达没达成指标。适当摸鱼，可以学一下别的东西，但不要被领导发现。不要主动去找你的上级汇报，频繁的去找你的上级汇报，这是一件非常错误的事情。不要把你上级的话当回事儿，不要完全百分百听从你的上级，你只要做了就好，因为他可能给你安排一个你无法完成的任务，你不必为了这个任务去耗费心力。3.工作任务要学会推脱，反正就是要缓做慢做。工作中就是你做的越多，领导分配给你的工作任务就越多。领导可不管你到底是轻松完成了，还是非常费劲的完成了，他只看你有没有完成。如果一件非常难的任务，你很快就完成了，他就以为这个任务可能很简单，你也可以轻松把它完成。4. 表面态度一定要积极，你一定要有一个相对拉垮的同事。表明态度这不用说了，人情世故，到哪里你都要拜山头的。相对拉垮的同事指的是你至少比最后一名要做得好。或者你至少比几位同事要做的好，这样他才不会发现你是那个做事慢的人。PS:上面的某些观点可能建立在你的领导是个管理，他不懂更深一点的技术。

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...