演都不演了

不知你是否是这样，习惯按TapTap补全代码；偶尔遇到个线程问题，忘记了语法，就直接对话框问AI；甚至在新项目初始化的时候，直接全部交给AI。AI Coding已经融了大部分的开发生活，使用已经是一种习惯。但即使你面试的AI Agent岗位，面试官还是会照例问你八股，这还有必要吗？我已经tap链接大脑，AI 代替思考了呀？ AI 现状  很多产出变得更像“对的”，但更难确认它真的“能上线”  传统工作模式下，我们编码的工作受限于思考，心流的过程。但如果测试时发现问题，可以快速在脑海里定位到大概位置，心中有码。 而与AI人机协作后，我们更多的时间花在编码后的测试，因为代码没过脑，很多写法可能与现...

1.19 面试官打电话约面1.20 一面 秒约2面1.22 二面 面完5分钟告知通过无hr面当时还在期末考试，跟做梦一样

最近两天国际金价忽上忽下炒的特别火热，前天晚上心血来潮就决定写一个Agent智能分析黄金市场的项目，连续工作了20小时也是完工了，刚刚花了会儿时间也是成功在github上上线了。GoldMind 是一个基于 LangChain Multi-Agent 架构 的黄金市场智能分析平台，融合 ReAct 推理框架、RAG（检索增强生成） 与 多模型协作 技术，为投资者提供深度市场洞察。系统基于 GLM-4-Plus（智谱AI）与 DeepSeek-V3 双引擎驱动，通过专用 Agent 分工协作：Market Analysis Agent 负责技术面量化分析，News Intelligence Agent 基于实时搜索进行舆情解析，Institution Research Agent 追踪主流机构观点，Investment Advisory Agent 融合多源信息生成策略建议。各 Agent 通过结构化输出实现结果融合，形成对黄金市场的全景认知。项目链接🔗https://github.com/JasonBuildAI/GoldMind球球star⭐啦哈哈哈哈哈😃附上几个前端截图，也欢迎大家提PR

抛开难度不谈，它代表的不是“名气”或者“光环”，而是一种我真正认可的工程氛围：把事情做到极致，用技术解决真实世界的问题。我向往的是那种对细节偏执、对结果负责的环境。不是为了快上线，而是为了把东西做到“真的能用、真的好用”。在大疆，技术不是背景板，而是核心。做嵌入式、做系统、做底层，本来就应该离真实硬件、真实产品更近一点。能看到自己的代码，变成稳定运行的设备，而不是停留在 PPT 或指标里。如果有机会，我当然想去大疆。不是因为它难，而是因为它值得。