最近刷牛客，看到好多老哥在焦虑“AI会不会抢开发饭碗”，转身就去报了个什么“高级提示词工程师”的课。说句实在话，作为每天在业务需求里打滚的后端开发，站在面试官的角度来看：没人关心你Prompt写得多有诗意，大家只关心你能不能用AI解决真实的业务痛点。如果你想在简历里加上亮眼的“AI含金量”，建议把精力砸在这几个方向：1. 掌握 AI 工作流编排与自动化落地（核心竞争力）现在单纯调一个大模型的 API 已经不稀奇了，稀奇的是工程化落地。 把 AI 接入现有的自动化流程中才是王道。比如，你能熟练使用 Dify 这类平台，把复杂的操作编排成流水线——哪怕是搭一个自动生成内容并推送到小红书等平台的发布...

前几天出门玩去了回来后听从建议，删除了一些把握不住的内容，优化了简历语言表达，加了点量化数据，顺手把放上去项目的readme补充了一点仅仅找个实习来说，我感觉这个简历方向应该没什么问题了，希望前辈们不吝赐教还有一些想了解的细节问题:1.暑期实习和日常实习？如果不all in转正，只是为了秋招准备简历上有个实习，那两者有什么区别2.算法真的是突击hot100就够了嘛，我目前一道算法题没做过，才正准备开始做能不能直接爽爽背

实在不知道该找啥工作了😂🤣，不会要毕业即失业了吧。感觉读完个硕士啥都不是

面试高频问题：“数组和链表有什么区别？”回答必须覆盖：存储结构、时间复杂度、缓存友好性、内存碎片、扩容机制、嵌入式适用场景。一、数组（Array）1. 存储结构连续内存固定大小（静态数组）可动态扩容（动态数组，如 malloc + 重新分配）下标访问：基址 + 偏移地址计算公式： addr = base + index * sizeof(T) 本质是一次加法运算 → O(1)2. 时间复杂度随机访问O(1)直接地址计算插入O(n)需要整体搬移删除O(n)后续元素前移扩容O(n)重新申请 + 拷贝3. 优点随机访问极快CPU Cache 友好（顺序存储）无额外指针开销内存碎片少4. 缺点插入删除...