AI了，我在打一种很新的工

客户端社招跳槽基本不可能了你们自己想想看，你平常用的 app 是不是都是中大厂的？所以现在很多中小公司基本不搞客户端开发的了，但是如果一定会有后端，后端是业务实现的核心，具体给用户的展现方式不一定是要用手机 app，也可以是 web 前端之类的形式。之前也有一些大厂客户端社招同学跟我反馈，在大厂卷累了， 想回二三线城市，可是发现客户端岗很少，都想转后端去求职了。客户端不可能有前途了测试点点点也比客户端强一百倍以上好自为之

自己平时基本上天天和AI打交道 （最近用gemini用到手软），但发现ai领域很多信息噪音太大，这个噪音主要来自两类，一方面大多媒体在向公众宣传产品的时候，往往带有软广和对流量的追求，不能足够冷静地去介绍这个产品能够解决使用者哪些实际的需求；另一方面，信息来源良莠不齐，只关注某一个产品一时一地的动态，这就好比盲人摸象，不能够让信息的获取者（也就是获取信息的我们）获取这个产品的全貌，我浏览完这些信息的时候，总会感慨，信息太多，但是和我实际想get到的（他的会员订阅机制，他的实际功能，他实际的优缺点）还有些差距。想找点真实的数据很难，索性就和产品老哥（亲哥）还有一位资深开发历时好几个月搓了这个工具。目前产品还在内测阶段，0.01交个朋友开放给豆瓣的朋友们1. 一句话介绍在这个AI产品满天飞的时代，拒绝看公关稿和虚假繁荣。这是一个能帮你一键查询全球上千款AI产品真实生存状况 （营收、融资、商业模式）的调研工具，主打一个“去伪存真”。2. 项目亮点（只说干货）深挖未公开数据 ：不仅是产品列表，更核心的是聚合了许多未公开的融资背景 及流量数据 。商业模式拆解 ：针对 C端/B端 不同产品，分析它们到底靠什么赚钱（Subscription/API/Enterprise等），不再盲目跟风。全景覆盖 ：收录全球热门及潜力AI应用，从也是刚起步的独立开发产品到独角兽，一网打尽。（持续更新）移动端适配 ：小程序即用即走，蹲坑/通勤路上也能随时捕捉商业灵感。3. 适用人群独立开发者/数字游民 ：想做AI产品但没方向？来看看别人是怎么验证需求并赚到第一桶金的。产品经理/投资人 ：需要快速做竞品调研或赛道分析，省去海量搜索时间。AI 爱好者 ：单纯好奇，想看看现在的 AI 到底都在干啥，哪些是真火，哪些是虚火。4. 开发者碎碎念后端和数据清洗做得比较辛苦，前端UI可能还有点“直男风”，觉得好用的朋友们，求个赞；觉得不好用的，评论区求轻喷，我在线改 Bug！5.直通车🚗小程序直达：https://wxaurl.cn/t1hGpi4KQMn或者扫最后一张图的码也🉑

最近DS概念很火。对于这种高（lan）新（ren）科（fu）技（yin）的新东西，作为一个六年的理财up自然是闻风而动。新年第一天的交易日。我灵机一动：DeepSeek不是据说很牛逼吗。那能不能用来判断短期内股票的涨跌概率呢？假如涨的概率很高，我就买入。那我岂不是立于不败之地，从此迎娶白富美，实现财富自由，走上人生巅峰。想着想着我就口水直流。于是我火速打开的DS，美滋滋的问他：当时我就怒了，人类还在上班，AI岂能摆烂？！快快起床干活！！！我就拼命的刷新经过锲而不舍的坚持询问，最终DS狠心的拒绝了我！冷静下来之后，我在想是不是我打开的方式不太对，问的有点太粗糙了？DS表示臣妾做不到啊。好歹喂它一...

做了三四年的Java学弟，最后没想到找的工作成了go学长。目前对go一窍不通，好在Java基础还算比较好，不是零基础小白，求问各位学go/Java转go的大佬推荐一下学习路线。入职的工作是做地理位置相关的，到明年5月底按照200天算，平均每天可以花2小时左右的时间来学习go，如何才能最大化的利用这段时间呢。

封面、配图由Coze Space提供支持  历史 你是否观察过，一直陪伴我们程序员的IDE，每次更新都在升级它的编译速度，或是迭代更现代UI。也或许你曾在早期体验过Visual Studio和IDEA上，带有那么一点AI味道的补全功能。 如今我们早已习惯Tab，习惯在做“老牛活”的时候，让代码助手来直接帮我们生成逻辑。一晃几年，Trae 的初个Demo如在昨日。我们先来回顾一下历史版本。 TRAE 1.0 AI IDE 去年的六月，豆包 MarsCode 发布，在大模型时代的背景下，“AI” 较先赋能了程序员的工作。这样一款插件在补全，对话上，让我们的编程效率有极大的提升。不过这时，我们的载体...

作为机械结构工程师，在设计和优化产品结构时，AI已经成为不可或缺的工具。举个例子，在项目初期的概念设计阶段，以前我们需要花费大量时间进行手动计算和模拟，以确保设计的可行性。然而现在，通过AI技术，我们可以大幅缩短这个过程。具体来说，做项目时的拓扑优化工具能够在设定的边界条件和目标函数下，自动生成最优的结构形态。通过这种方式，我们在短时间内就找到了一个不仅满足强度要求，还能够显著减重的设计方案。这在传统方法下可能需要反复试验和大量的迭代。

楼主本人是25届毕业生，三月初才在某央企全资子公司开始第一段实习，刚来的第一秒钟就被直接带到工位上打开电脑发项目给我，喊我直接在某个tab中完善UI图，但其实楼主本人是一个代码能力基本没有/编程基本都靠Ai/转码一个月的超级无敌大彩笔，刚从黑马学Vue不过15天勉强懂一点前端结构。背景提示:公司是做省里各种大型项目的，很多事业单位的系统/特殊单位的系统都是公司在做，公司基本不招校招生，所有项目都是面临紧张的上线周期。后面入职一个月才知道:对于实习生态度完全是上级指标要求，你哪怕真的做不出来东西都行，所以面试的时候问了问CRUD流程和有Vue和elementui基础吗就放我进来了.....拿到项目那一秒钟人都是懵逼的，其实项目也才刚刚搭好框架不久😢，周期还算长，项目其实特别特别大，也是一个省里的项目。Mentor告诉我要做什么，看我能打开项目页面就直接走了...我抱着电脑找了二十分钟才找到要做的地方在哪里😢然后各种问Ai，当时还在用通义千问来看代码，对着Ui图说需求并且反复问ai怎么改代码就基本一天，才大概非常不还原的还原了UI图（实际上做的非常烂），当时连CSS基本都不会调，甚至连简单的盒子模型，内边距外边距也不会看，当初学习的时候全是二倍速看过去的，完全是似懂非懂只是有个概念而已，自己上手改代码屁都不会。第一天过完非常焦虑感觉自己完蛋了，甚至想辞职感觉自己就是一个非常糟糕的人，但是秉持着破罐子破摔的态度，在网上找那些好用的编程ai，后面发现了Claude才缓和了我尴尬的现状，虽然基础不牢但是把ui和代码喂给它，还是能做的比较像的。当时整个项目需求就是把前端静态页面写出来就好，后端都还在对需求和开发接口，所以楼主每天和ai斗智斗勇，比如这个盒子大一点那个按键小一点...这样诡异的过程也还算做的勉强可以最后用上了Trae之后才是真的有点感觉很爽了，把要求的静态页面基本都能按要求做出来。三四天完成需求后，就没喊我继续往下做也不给我派任务，我就开始疯狂的恶补前端基础知识，CSS和JavaScript，Ajax以及Vue更多的内容。上班学下班学，才渐渐对做的东西大概了解。要注意哪些...后面接到新的任务，也是完成其他路由下面的tab界面内容，可以做到基本还原ui，就开始对着自己的静态页面沾沾自喜。其实页面主要都是表格/echarts数据展示，也学会用git，自己也是拥有了第一次多人项目的经历这段时间时间空下来了就开始背八股找工作，手撕是一点不会手撕的，完全不刷代码题因为真的非常恐惧，很依赖Ai也没有这种算法思维，简单的程序都写不完整的😓就这样边上班边背八股边学前端过了差不多一个半月，到四月上旬接到了第一个也是唯一一个Offer，薪资和地点都很满意也超出了我的预期，毕竟作为一个超级水笔当时已经焦虑到幻想自己失业/二战的场景。四月中旬，拿完Offer后实习单位这边开始推进度，我负责的页面开始对接口。其实也是全交给AI做...要用哪些选择器，该传哪些参数，怎么传，然后拿到返回来的数据叫Ai做数据适配，也算是第一次把自己的页面动起来，当时真的非常感动。后面就是不断优化，做懒加载，做复杂弹窗，二级弹窗的数据适配。帮Mentor对不是我写的界面的接口，和三个后端大哥对接，然后天天被测试追着完善效果，由于一开始没有直接和后端对接，很多要传的参数可能不到位，监听没做到位，导致效果不匹配😢五月回来，开始在新的路由里面写新的界面，由于还要联动地图的效果😢开始做需要提交和展示的表单项，也是帮Mentor搭好界面框架，他做复杂的我做简单的。对着原型图直接就是干，开始问产品业务逻辑。准备干满这个月就回学校了，其实我一直不知道大厂中厂的前端实习生都要做到哪些东西，也非常幸运能做到这种体量的项目，五月由于项目要应标交付第一阶段，而且人手抽不过来每天都很忙，所以每天都会干很多事情。每天就是和Ai互相学习，自己也感觉到Ai编程也是一个大趋势，但是也知道自己要学的东西还有很多很多。也是想问问大家，在实习的最后一个月有什么需要多注意的吗？应该多问哪些内容呢？有什么东西是实习中更应该做到以后工作中踩雷能少一点的呢？需要记录哪些可以帮助自己以后的工作经历？还应该积极参与什么？

现在刚入职，进入项目，去写几个测试demo，有很多知识点都没学过，但是去博客看一下相关用法，然后自己写个简单用例测试下，理解一些内容就直接上ai，效率真的是又高又快，而且写的还比我手搓的好太多，就是需要自己不断的去提需求然后调试代码，ai甚至覆盖了我现在80%代码编写，总觉得心里偷感很强，我原以为是需要自己手搓很多东西的，进来了才发现好像很多人都是这样，因为太好用了实在，但算法方面就不太行了，涉及到张量维度这些还是需要自己一点一点是打印然后匹配调试的，不过ai倒是可以给搭一个简单的框架，像是盖房子的地基，也是蛮好的

不学ai大模型真的会被淘汰吗？😢  

一开始是接到说，用vscode去实现一个多视频图片对比插件， 这下把我整懵了， 不过需求是很简单，但是缺少对这门语言的掌握，很难说去从0到1去写， 不过还好有gpt，需求已给到，，那么整体的实现细节就有了， 通过不断的去描述情况， 加上自己去debug，很快就做出来了。如果像以前一样， 那我觉得，开发效率绝对会慢的很多，这是b站录制的工具详情。https://www.bilibili.com/video/BV1Si4y1W7im/

Prompt Engineering:提示词- 通过设计输入文本来引导模型输出- 不修改模型参数- 适合快速迭代场景Supervised Fine-Tuning:模型精调- 使用标注数据微调模型参数- 需要训练资源- 适合专业化场景Prompt典型案例:1. 添加"逐步思考"提升推理能力2. 角色设定"你是一位资深律师..."3. 输出格式控制"用Markdown表格展示..."SFT典型案例:1. 医疗问答数据微调2. 客服对话场景优化3. 法律文书生成专项优化Prompt优势:✓ 零训练成本✓ 即时生效✓ 灵活可调✓ 保留通用性Prompt劣势:✗ 专业领域效果有限✗ 提示设计需要经验✗ 输出稳定性较低SFT优势:✓ 领域适应性强✓ 输出质量稳定✓ 可处理复杂任务✓ 减少提示长度SFT劣势:✗ 需要标注数据✗ 训练成本高✗ 迭代周期长✗ 可能过拟合## 产品决策建议• MVP阶段优先Prompt• 核心业务场景采用SFT• 混合方案：通用能力+专项优化• 考虑：数据/算力/时效/效果的平衡

最火的AI要属ChatGPT了，但是国内访问ChatGPT需要翻墙，这就导致了很多小伙伴望而却步，这里我提供两个国内的AI网站，使用体验轻便快速整洁高效。1.Kimi2.智谱清言（牛客不能提供外部链接，找不到的可以私信我哦）下面我来说一下我工作中是如何使用AI的首先，AI写一些模板画的个人介绍，个人品德之类的文章超级绝，比如毕业生要写个人在校表现，同学老师的评价，这两个网站不仅会完整给出，还会分段分条。另外如果工作上遇到不会的难题，比如说Excel和Word中遇到不会的操作，我基本上都是求助于AI，大部分时间都能很快的解决，可以说非常好用。AI使用注意事项：诉求一定要清晰，意思就是说你一定要完整清晰的描述你需要解决的问题，不同的问题是会有不同的答案PS：可以说自从用了AI，工作上顺顺利利，效率值拉满，做完工作之后还能够爽爽的摸鱼。如果你觉得以上两个网站能帮到你，可以回来给我送朵花嘛

1. 核心影响因素- 任务类型：- 简单任务（如文本分类）：可能需数百到数千条标注数据。- 复杂任务（如对话生成、阅读理解）：通常需数万条甚至更多数据，尤其需多样性和高质量样本。- 模型规模：- 大参数量模型（如GPT-3、PaLM）可能需更多数据防止过拟合，但通过策略（如参数冻结）可降低需求。- 较小模型（如BERT-base）可能在较少数据下表现良好。核心是数据质量：- 高质量、标注精准、多样化的数据可显著减少需求量。- 低质量数据可能导致模型性能瓶颈，需额外清洗或增补。领域差异：- 若预训练数据与目标领域差异大（如通用→医疗），需更多领域数据调整模型分布。- 训练策略：- 正则化技术（早停、Dropout、数据增强）可缓解小数据过拟合。- 迁移学习技巧（如Adapter、LoRA）可减少可训练参数量，降低数据需求。经验可参考范围- 常规任务（分类/标注）：- 小模型（如BERT）：1k-10k样本。- 大模型（如GPT-3.5）：可能需10k-50k样本（结合领域适配策略）。- 生成任务（对话/摘要）：- 通常需5k-100k+样本，依赖生成质量要求。- 领域适配：- 若领域差异大，需额外增加20%-50%数据量。产品经理的权衡维度- 业务目标：- 若需快速验证MVP，可接受小数据+低精度（如数百样本），后续迭代优化。- 若追求高精度（如医疗、金融场景），需预留足够标注预算。- 资源限制：- 标注成本：若数据获取昂贵，需优先优化数据质量或采用主动学习。- 算力与时间：大数据量需更高训练成本，需权衡ROI。- 替代方案：- Prompt Engineering：用少量样本设计提示词，可能无需微调。- Few-shot Learning：结合模型原生能力减少数据依赖。

对于开发中遇到的乱七八糟的需求，AI再合适不过了，几千行屎山丢AI里面跑跑就能知道大概逻辑，对于我这种大废物而言简直是救星，特别是遇到开源项目，直接3、4个AI轮流着跑顺便对比结果，大概率能在短时间内吧项目的关键要点学到，之后就可以切换下一个如法炮制目前我主要用这三个：1. kimi（神）2. chatgpt（神）3. 豆包（有点慢）

我想问一下万能的uu ，亚信科技初级AI能力测试大概考哪些方面的内容，我好做准备，有没有已经考过的uu们，求助！！！😭😭😭