结束秋招，但不甘心

1.深度AI使用建立自己的project无论是chatgpt还是deepseek,claude,都面临一个联网就无法上传文件的缺点。这样会导致我们每次问AI问题的时候无法基于之前给的资料，现在付费版的chatgpt,claude都有project的概念。比如我们可以把新建一个project，把产品需求文档、会议记录以及与项目相关的资料都传到project里。这样你再去提问，就可以最大程度得到基于真实资料的回复，降低AI幻觉。AI很吃上下文，你给的越准确越多，它消化的越多。2.灵活使用不同AI这句话说起来简单，但是其实我们人总会有一种路径依赖。如果用惯了一种工具，很难去更新迭代，现在AI发展速度如此之快，对于不同问题都有更匹配的AI工具。对于难题，还可以同时丢给不同AI，比如现在你要策划一个论坛活动，你同时问几个模型，有点先从目标群体入手，有点还指定财务预算，有点更看重流程。把不同Ai的深度思考进行对比，才能对这件事有一个更立体的认识。推理过程有时候比答案更重要。3.精准打磨promptprompt是与AI对话的“第一界面”，它的质量直接决定输出的深度。如果只是简单的提问，得到的回到也肯定只是浅显的回复。有效的prompt应该包含三部分。角色，任务，要求。例如:我是一名26届校招生，请基于我给你的公司招聘信息，结合我的简历，找出专业匹配度最高的3个岗位，并列出适配的理由，最后给出推荐优先级。即使你有Project中的丰富资料，如果提问模糊，AI仍可能忽略关键信息或产生幻觉。所以精准打磨Prompt是用好AI的关键。

我觉得这是一个伪命题，因为这根本就不是一个A或B的问题。互联网各个部门都喜欢搞ai,也确实有很多结合具体业务开发智能体的需求（主要是大老板喜欢），但是据我观察现实情况有个很现实的结论：现阶段大部分智能体开发，核心执行者都是后端工程师。我本人的工作也包含了部分智能体开发，所以有点发言权。究其原因，一来后端工程师最懂业务逻辑和系统底层架构，能精准捕捉业务痛点，知道哪里适合用 AI 赋能、怎么落地才贴合实际需求；二来智能体开发的核心是 “业务落地” 而非 “大模型底层研发”，技术门槛更多集中在业务拆解、工具整合与流程闭环，而非高不可攀的算法研发，后端工程师上手起来反而更有优势。ai是风口，agent...

对求职新人来说，把商城作为后端项目放在简历上，绝对是性价比比较高的选择 。这个项目看似是求职季的大众款，实则包含很多后端开发的核心考点。从技术层面，你能完整了解 Spring Cloud 微服务生态：用 Nacos 做服务注册与配置中心，用 OpenFeign 实现服务间调用，用 Gateway 搭建 API 网关，用 Sentinel 做限流熔断，再搭配 Redis 缓存优化商品查询、RabbitMQ 削峰填谷处理订单流量、MySQL 分库分表应对海量数据 —— 这套技术组合拳打下来，你对分布式系统的理解，早已远超只会写 CRUD 的应届生。从求职层面，这个项目更是面试的加分利器。HR 和技术面试官对商城项目的业务逻辑熟门熟路，你能清晰讲出 “商品秒杀的高并发解决方案”“订单分布式事务的处理思路”“库存超卖问题的规避方法”，远比空泛地说 “精通 Spring Boot” 更有说服力。对中小厂而言，这类贴近业务的项目经验，意味着你入职后能快速上手企业级开发；对大厂来说，这也是证明你具备后端核心能力的直观凭证。更重要的是，这个项目能帮你建立工程化思维。从需求拆解、架构设计，到代码编写、单元测试，再到 Docker 容器化部署、CI/CD 流水线搭建，每一步，都是从 “校园开发者” 到 “职场工程师” 的蜕变。别担心项目撞款，真正能拉开差距的，从来不是项目名称，而是你对技术细节的深挖和对业务场景的思考。把一个项目做深做透，它就是你简历上最亮眼的金字招牌。

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