快手是不发感谢信了吗……

比如说创建表语句，或者转换成实体类，把一个json生成参数示例，都挺好用的，这个用着也挺顺手的

📢 重要提醒！还没看过上篇的同学，记得先戳专栏补课哦~咱们要按顺序来才能玩转Trae！🤖AI编程的通病：过度设计这不是Trae独有的问题，所有AI编码工具都这样！就像刚学设计的新手总爱加一堆花里胡哨的效果一样，AI也容易把简单问题复杂化。💡避坑小妙招遇到这种情况，你要明确告诉AI： ✅ 不引入新框架 ✅ 不调整表结构 （除非确实需要改表结构，建议自己先想清楚要改哪些表）⚡效率暴增技巧常规的CRUD业务（增删改查）：流程都是Controller→Service→Dao→PO技术含量低还特别耗时直接用Plan模式看看改动点确认无误直接执行！这样5分钟就能搞定代码，比手动敲快10倍！好久没写过...

1. 编程背景- 面试官：你是物理学的，你的技术语言和编程是从什么时候开始学的？2. Redis 相关- 面试官：Lua 脚本在实际中用来干嘛？- 面试官：为什么 Lua 脚本能保证 Redis 原子性操作？- 面试官：Redis 里的 String 结构组成是什么？3. Java 基础- 面试官：Java 中的 volatile 关键字有什么作用？4. MySQL 相关- 面试官：MySQL 5.7 默认引擎是什么？- 面试官：InnoDB 和 MyISAM 的区别？- 面试官：什么是回表操作？5. Spring 与 JVM- 面试官：Spring 解决循环依赖用了三级缓存，二级缓存存的是什么？- 面试官：JVM 1.7 到 1.8 升级发生了什么变化？6. 锁机制- 面试官：实际项目用过哪些锁？7. AI 与项目深度交流- 面试官：简历里写了申请专利，是什么专利？- 面试官：最近在学什么？- RAG（检索增强生成）- Function Calling- 共享屏幕演示代码：

说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...