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最近很多学员和我说,很多面试官问我:"现在都是Vibe Coding,你的优势是什么?" 我说AI写不了复杂业务逻辑,面试官笑了:"AI写分布式事务、分库分表、...
很多同学找我吐槽:"面Agent岗根本不知道怎么准备,一会儿问RAG,一会儿问MCP,一会儿又问ReAct框架,完全摸不着头绪!"
你以为 AI 实习岗就是接接大模型 API、写写 Prompt? 训练营有个朋友去面,北京这场直接上强度:RAG 怎么做、Agent 怎么编排、SSE 断线重连...
我平时写业务又不是写 GC……但你不讲吧,又显得“基础不牢”;讲太深吧,又容易跑偏。
我们专门重磅邀约了深耕赛道多年、早已入驻星球的资深实力派大佬,专属开启内部闭门干货分享专场,全程不对外公开、只对内圈星友开放。
真正危险的是,别人已经开始用 AI 放大自己的产出,你还在用几年前的方式,一个人硬扛需求、硬查文档、硬写样板代码、硬熬排查问题。
只要你做过 Agent、工具调用、知识库问答、IDE AI 助手、企业内部 Copilot,大概率都会听到有人说:
据分享者团队反馈,花两周统一接口规范后,AI生成代码的字段级准确率提升了约25-30%。
在当前技术快速迭代的背景下,LLM、Skill、MCP、Agent这四个概念频繁出现,很多人容易混淆它们的定位与用途,甚至将其等同看待。事实上,四者属于不同层面...
因为 Function Call 一旦离开 PPT,真正要面对的问题就不再是“模型会不会调工具”,而是:
这两年只要简历里写了 Agent、RAG、Function Call、工作流编排,面试官大概率都会盯着问。
实话实说,2026年的后端开发,早已不是“会写增删改查就能吃一辈子”的时代。但后端从来没有凉,只是淘汰了只会重复劳动、停止成长的人。
今天聊一个后端面试必考的高频硬核知识点:Go 语言的 GMP 调度模型。我会用大白话把 G、M、P 是什么、调度流程、阻塞处理、work stealing 等细...
如果你正在找一个能直接落地生产、覆盖完整AI工程链路的实战项目—— 今天这篇文章,就是为你写的。
在 AI 应用开发,尤其是 RAG 场景的面试中,Milvus 和 pgvector 经常被放在一起比较。
整个流程很新:系统提问、系统追问、系统记录、系统评分,没有传统意义上的真人面试官。面试结束后,结果也很快出来了——学员被 out 了。
你写代码,可能会先想到 Claude。 你做日常办公和综合问答,很多人会选 ChatGPT。 你要多模态、生态和搜索联动,Gemini 变得越来越强。 你要低成...
这篇文主打一个主观锐评,虽然参考了吞吐量、高可用这些硬指标,但更多的是聊聊后端老兵在实际生产环境里的“血泪史”。
这种感觉很奇妙,也很让我感到不安。就在我稍微没关注技术圈的这短短几天里,世界仿佛又变了个样。
今天我想和大家聊聊一个反直觉的观点:在 2026 年,写代码“快”已经不再是核心竞争力了。相反,那些愿意“慢”下来的程序员,反而在大厂里变得越来越稀缺,也越来越...
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