AI时代，哪些岗位最容易被淘汰

坐标上海初创小厂，面ai后端开发面试时长20分钟...没问项目细节，问了几个开放性问题？你对ai的理解？你用过的ai产品，怎么用的？说说如果让你ai coding，你会怎么用？你怎么看后端开发这个岗位的？如果公司给你个任务，让你全aicoding，你会怎么设计流程？面试官很好，表示不压力也不push，工资开250勉强够温饱，工作双休，早八晚六。感觉很大机会拿到offer，hr人也好，兄弟们给点意见。

最近在和一个朋友聊天，聊到用ai提升自动化测试的效率。他们组做了一个ai生成ui自动化代码的一个agent，然后确实有效率的提升，据他所说大概能提升了30%-40%的效率，对于一些简单的case可以用，但是一些复杂的场景交互用不了。下面戏剧性的一幕出现了，他们的ld通过优化算法，算法非彼算法，把这30%的效率说成了300%然后汇报给老板。也就意味着理论上现在他们的日常工作在自动化上的投入时间会非常的小，但是实际上多出来的这270%是通过他们自己晚上加班解决的。最后：在这场AI裁员的浪潮中肯定会有公司因为错估自己的ai产品所能提供的效率而导致超量的裁员。最后的后果由公司和加班的我们共同承担。

作为一名即将毕业的软件工程大三学生，看到现在的ai这么强，突然觉得好像这条路已经没有希望了，已经   学不进去，整天都在焦虑不安，现在的我不知何去何从。

近期互联网圈子已经大变天了，随着 ai 的快递发展，对整个 it 行业冲击巨大，各个公司都在追求 ai 一键部署，从产品到开发，再到测试运维上线一键自动化，极大的减少人工的维护成本，我预测未来初中级程序员岗位将大量减少或者逐步淘汰，以后的公司工作流会更加的自动化，智能化，求职也会变得越来越难，没想到仅仅就是过了一个马年，计算机就迎来了如此大的变革，太可怕了

1. 自我介绍2. 问大创项目（AI相关），没错就是大创项目，一个AIGC戏曲数字人生成的3. 项目相关（很少，随便说了说）4. 开始唠嗑，唠了将近70分钟，聊AI对行业的冲击等等，跟面试官互相传播焦虑，对未来充满了绝望5. 反问，问着问着又开始唠嗑，又唠了10分钟总时长100多分钟，全程0八股0手撕，面试官没开摄像头，还是周六晚上面的，感觉像KPI面，我是不是炸了。要是这样把我挂了我真要闹了呜呜呜

1.项目真实性与“含 AI 量” (最坑的一道题)面试官： “你简历里的这几个项目，哪些是完全靠 AI 生成的？哪些是你自己写的？AI 帮你解决了什么具体问题？”面试核心： 考察你对项目的控制力。如果你说“全是 AI 写的”，面试官会认为你缺乏解决复杂工程问题的能力。高分策略： 诚实交代 AI 的参与度（比如：AI 辅助生成了 70% 的样板代码、Mock 数据或单元测试），但核心的架构设计、数据库状态机切换、分布式锁的竞争边界处理必须强调是你的思考。2. AI 代码的“排毒”能力面试官： “如果 AI 给你的业务逻辑代码（比如一个复杂的 SQL 优化建议）看起来能跑，但潜伏着死锁风险，你通过什么手段识别出来？”面试核心： 考察后端基本功。AI 会写代码，但它不一定懂你的线上数据库隔离级别。考核点： 慢查询分析、事务传播机制、索引失效场景的预判。3. AI 驱动的自动化测试面试官： “你会如何利用 AI 来提升单元测试的覆盖率？你是怎么设计 Prompt（或 Skill 规范）来确保生成的测试用例覆盖了所有的边界条件（Edge Cases）？”面试核心： 考查工程素养。进阶： 谈谈你如何定义一套 Markdown 格式的 Agent Skill，让 AI 能够针对 Git Diff 自动生成高质量的 Test Case。4. 生产环境中的 AI 风险控制面试官： “如果我们在后端引入大模型做自动化审核，模型‘幻觉’（Hallucination）导致误删了用户数据，你在系统架构上会设计什么样的‘熔断’或‘人工回滚’机制？”面试核心： 容错设计。后端的核心任务永远是确定性，而 AI 是概率性的，如何用确定性的架构去包裹概率性的输出。5. AI 时代的“防御性编程”面试官： “在接入 GitHub Copilot 或 Cursor 开发时，你是否遇到过 AI 生成的代码逻辑在并发场景下失效（比如忽略了单例模式的线程安全）？你是如何发现并修复这些‘高智商垃圾’代码的？”考察点： 考察你是否具备代码审计能力，而非盲目信任 AI。------------------------------🚀 写在最后：加入我们，定义未来的后端我们正在寻找那些对底层技术有敬畏心，对前沿工具更有好奇心的同学。我们需要你：扎实的后端功底（Java/Go/C++ 任一）。对系统架构有热情，理解分布式一致性和容错处理。能熟练使用 AI 工具，并对如何提升 AI 产出质量有自己的见解。🔗 快速通道（HR 每日清筛）别让你的才华埋没在简历池里，点击下方链接直接触达核心技术团队：春招投递链接在这里：【拼多多集团-PDD校园招聘】内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/grad?t=C17PiAsy4n，内推码：C17PiAsy4n。期待你的加入！我们一起，无拼不青春！（通过此链接投递计入内推，内推简历优先筛选~）(有任何问题欢迎找我私聊沟通，帮看面试进度)通过这个链接投递会进入内推池，简历会优先筛选。祝大家都能拿满意的 Offer，我们在 AI 时代的后端浪潮里见！作者：在刷代码的哈士奇很勤劳链接：https://www.nowcoder.com/feed/main/detail/a97b1cbb5e6a40519291f3313b971fde?sourceSSR=users来源：牛客网

这是我的agent系列文章的第5篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记（后端与agent2手抓学习专栏一、巴别塔困境：为什么大模型看不懂人话？要理解 Token，首先得明白大模型到底是个什么东西。尽管现在的 AI 能写诗、 coding、做数学题，表现得像个人类，但它的“大脑”本质上是一个巨大的数学函数。它只认识数字（向量），完全不认识文字、图片或声音。如果你直接把一段中文或英文文本扔给大模型，对它来说，这就像是一堆毫无...

呜呼，程序员危矣！ 你以为你在和AI竞争？错。你在和老板的幻想竞争。 并不是AI的能力真的完全取代程序员，而是让老板以为AI的能力真的可以完全取代程序员！ AI导致的程序员就业危机应该会比预期的还要更早、更猛烈，因为大众对AI的认知有点过于盲目和狂热了，你可能会暗自嘲笑别人啥都不懂，盲目夸大ai,但你别忘了，给你开工资的老板可能也是其中盲目的一员。 可笑吗？荒谬吗？但现实就是——给你发工资的人，可能连 prompt 是什么都搞不清，却敢决定你的去留。上意难测啊!上过班的都能听懂这句话吧

1.项目真实性与“含 AI 量” (最坑的一道题)面试官： “你简历里的这几个项目，哪些是完全靠 AI 生成的？哪些是你自己写的？AI 帮你解决了什么具体问题？”面试核心： 考察你对项目的控制力。如果你说“全是 AI 写的”，面试官会认为你缺乏解决复杂工程问题的能力。高分策略： 诚实交代 AI 的参与度（比如：AI 辅助生成了 70% 的样板代码、Mock 数据或单元测试），但核心的架构设计、数据库状态机切换、分布式锁的竞争边界处理必须强调是你的思考。2. AI 代码的“排毒”能力面试官： “如果 AI 给你的业务逻辑代码（比如一个复杂的 SQL 优化建议）看起来能跑，但潜伏着死锁风险，你通过什么手段识别出来？”面试核心： 考察后端基本功。AI 会写代码，但它不一定懂你的线上数据库隔离级别。考核点： 慢查询分析、事务传播机制、索引失效场景的预判。3. AI 驱动的自动化测试面试官： “你会如何利用 AI 来提升单元测试的覆盖率？你是怎么设计 Prompt（或 Skill 规范）来确保生成的测试用例覆盖了所有的边界条件（Edge Cases）？”面试核心： 考查工程素养。进阶： 谈谈你如何定义一套 Markdown 格式的 Agent Skill，让 AI 能够针对 Git Diff 自动生成高质量的 Test Case。4. 生产环境中的 AI 风险控制面试官： “如果我们在后端引入大模型做自动化审核，模型‘幻觉’（Hallucination）导致误删了用户数据，你在系统架构上会设计什么样的‘熔断’或‘人工回滚’机制？”面试核心： 容错设计。后端的核心任务永远是确定性，而 AI 是概率性的，如何用确定性的架构去包裹概率性的输出。5. AI 时代的“防御性编程”面试官： “在接入 GitHub Copilot 或 Cursor 开发时，你是否遇到过 AI 生成的代码逻辑在并发场景下失效（比如忽略了单例模式的线程安全）？你是如何发现并修复这些‘高智商垃圾’代码的？”考察点： 考察你是否具备代码审计能力，而非盲目信任 AI。------------------------------🚀 写在最后：加入我们，定义未来的后端我们正在寻找那些对底层技术有敬畏心，对前沿工具更有好奇心的同学。我们需要你：扎实的后端功底（Java/Go/C++ 任一）。对系统架构有热情，理解分布式一致性和容错处理。能熟练使用 AI 工具，并对如何提升 AI 产出质量有自己的见解。🔗 快速通道（HR 每日清筛）别让你的才华埋没在简历池里，点击下方链接直接触达核心技术团队：【PDD实习生招聘】🔗 内推链接：https://careers.pddglobalhr.com/campus/intern?t=IU9k50iFrF🎫 内推码：IU9k50iFrF⭐ 为什么说PDD暑期实习“性价比很高”① 实习满2个月即可申请转正相比很多公司需要 3-6个月实习，PDD暑期实习满2个月即可发起转正流程。② 实习转正薪资通常高于校招入职通过 实习转正入职的薪资一般更有优势。③ 免费三餐 + 高薪实习公司提供 免费三餐 + 有竞争力的实习薪资。(有任何问题欢迎找我私聊沟通，帮看面试进度)通过这个链接投递会进入内推池，简历会优先筛选。祝大家都能拿满意的 Offer，我们在 AI 时代的后端浪潮里见！

这Gemini3太屌了吧？从设计稿到实际代码基本上几分钟就能出来就说了一句话，连rolI的过程都没有，一个台球游戏就出

AI Agent开发实习生，不是研发岗。后续发展是售后技术支持路线。。。一面 是现在的mentor电话面1.19 19:06 约20min1. 问：你在做实习项目的过程当中，遇到了哪些难点，又是如何解决的？2. 问：你所说的规则提取具体指的是什么规则？（项目）3. 问：针对pdf文件，你是通过什么样的方式去解析的？4. 问：如果pdf里面有文本、表格，且表格有合并单元格和公式，遇到这种情况要怎么处理？5. 问：人才在线考试系统是你们自己做的项目，还是对接的其他框架？6. 问：你提到的扣子智能体的能力，这指的是什么东西？7. 问：这个考试系统是用java写的吗？8. 问：Java框架你在学校里面学的比较多是吗？9. 问：你对服务器有了解过吗？比如自己写完项目后把它安装部署到服务器上？10. 问：你自己在电脑上整过虚拟机然后去进行操作吗？11. 问：你使用过LangChain吗？12. 问：你用到过RAG技术吗，能简单说一下你的了解吗？13. 问：Embedding有哪几种算法你了解过吗？14. 问：你对前端了解过哪些呢？15. 问：你在Vibe coding的过程当中，主要用的是哪个？二三面 线下1.21 14:00 约90min 二 三面部门领导面 约1h1. 问：请说明你们学校课程安排的紧张程度以及目前的学业进度。2. 问：请详细说明毕业论文的完成情况。3. 问：会议论文的撰写过程中，你的具体贡献和作者排序是怎样的？4. 问：请简要介绍你的学习或工作经历，尤其是与AI开发工程师岗位相关的部分。5. 问：请详细说明实习项目的核心功能、解决的问题，以及你在项目中的具体分工。6. 问：请解释原始报告与决策层需求之间的差异点，以及系统如何解决这一问题。（项目背景）7. 问：请具体描述你在实习项目系统录入部分的技术实现细节，包括使用的工具和数据处理逻辑。8. 问：请详细说明你在月报系统中设计的大模型提示词逻辑及其约束条件。（提示词工程 被严厉拷打）9. 问：你对AI Agent开发岗位的理解是什么？以及你希望在该岗位中从事哪些具体工作？10. 问：请阐述你对AI Agent的定义及其能解决的核心问题。三面mentor面 约30min1. 你对线程池了解吗2. 你对锁的了解说说3. 你觉得 Python 和 java 啥区别4. Python 并发、异步了解吗5. Docker 如何查看日志6. 对 Linux 了解吗聊天：1. 介绍公司产品2. 聊毕设3. 聊大模型 ai 编程 Vibecoding反问1 入职的话 我要学点什么呢2 我们这边智能体开发偏工程还是偏算法除了项目 八股都答得很浅。。已oc 记录一下 已上班两周 继续努力这个后续怎么变成后端产出呢

一、基础认知篇：面试官筛人的“门槛题”，答错直接出局这部分是必考题，考察你对AI行业的基本了解，不要求精通技术，但必须概念清晰、表述准确，适合应届生、非技术岗、转岗求职者，技术岗更要答得简洁严谨，不犯低级错误。1. 什么是大模型幻觉？怎么简单理解？产生原因是什么？面试官考察点：基础概念清晰度、对AI痛点的认知低分答案：幻觉就是AI胡说八道，瞎编内容。满分答题话术：大模型幻觉是指生成内容看似合理、符合逻辑，但与客观事实、数据源不符，属于无中生有的错误。核心原因有三点：一是训练数据存在噪声、错误或信息冲突，模型学习了虚假信息；二是模型依赖文本概率生成，缺乏真实世界的事实校验能力；三是上下文过长、prompt模糊，导致模型偏离事实轨道。幻觉是大模型落地最核心的痛点之一，尤其影响金融、医疗、法律等对事实准确性要求高的场景。2. 什么是RAG？为什么要用RAG，而不是直接微调大模型？面试官考察点：技术应用逻辑、落地成本认知低分答案：RAG是检索增强生成，就是搜资料再回答。满分答题话术：RAG全称检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），核心逻辑是先从外部知识库/私有数据中检索相关信息，再把检索结果和用户prompt一起输入大模型，引导模型生成准确、有据可依的回答。相比直接微调大模型，RAG优势明显：一是成本极低，不需要大量算力和标注数据，适合中小企业和私有数据场景；二是时效性强，能实时更新知识库，解决大模型训练数据滞后问题；三是安全性高，私有数据不用参与模型训练，避免数据泄露；四是可解释性强，生成内容能溯源，缓解幻觉问题。目前企业落地AI应用，RAG是比微调更通用、更轻量化的方案。3. 什么是MCP？多模态在业务中有什么用？面试官考察点：行业趋势敏感度、场景化思维满分答题话术：MCP多指多模态上下文感知（Multimodal Context Perception），是让AI同时理解文本、图片、音频、视频、表格等多种类型数据，实现跨模态信息融合与交互。区别于单模态AI只能处理文本，MCP能更贴合真实业务场景：比如电商里图文结合生成商品文案、医疗里影像+病历联合诊断、教育里视频+习题智能答疑、办公里图片转文字+总结生成，是当下大模型从“文本交互”走向“真实场景落地”的核心方向。二、技术深度篇：技术岗加分题，产品/运营也要懂逻辑这部分针对算法、开发、AI产品岗，面试官会深挖技术原理、优化方案、痛点解决，不用讲晦涩代码，但要讲清逻辑和思路，体现思考深度。1. 怎么缓解大模型幻觉？RAG在其中扮演什么角色？面试官考察点：问题解决能力、技术落地思维核心答题框架：分阶段、可落地，结合RAG讲透从源头缓解：清洗训练数据、去重去噪、选用高质量数据集；从生成环节：优化prompt工程，加入“事实核查”“引用数据源”指令；从外部赋能：用RAG搭建私有知识库，强制模型检索事实数据后生成，做到内容可溯源；从后验校验：增加事实校验模块，对比生成内容与检索结果，过滤错误信息。其中RAG是最落地的方案，直接切断模型“无中生有”的可能，把生成内容限定在真实数据范围内，是企业级应用缓解幻觉的首选。2. RAG落地有哪些痛点？怎么优化？面试官考察点：实战经验、细节思考高频痛点+优化方案：① 检索不准确：知识库文档过长、分词混乱，导致检索到无关信息→优化方案：文档切片、关键词标注、向量库优化，提升检索精准度；② 响应速度慢：多轮检索+生成耗时→优化方案：缓存高频问题、精简向量库、选用轻量化大模型；③ 上下文丢失：多轮对话后模型忘记历史信息→优化方案：上下文窗口管理、对话历史压缩；④ 知识库更新不及时→优化方案：搭建自动化数据同步 pipeline，实时更新知识库。3. MCP与普通多模态模型的区别？未来趋势是什么？区别：普通多模态只是“能识别多种数据”，MCP更强调“上下文感知与融合”，能理解不同模态数据的关联逻辑，比如结合图片场景+文本指令生成更精准的内容，而不是简单拼接。趋势：MCP会向更轻量化、更垂直场景落地，比如车载交互、智能家居、工业质检，实现“所见即所问，所问即所答”的自然交互。三、场景落地篇：所有岗位必考题，体现业务价值面试官最看重的不是你背会多少概念，而是你能不能把AI技术用到业务上，解决实际问题，这部分是拉开分差的关键。1. 结合岗位，说说RAG能解决什么业务问题？（分岗位答题思路，直接套用）技术岗：搭建企业私有知识库，搭建客服AI问答系统，优化模型检索精度，降低幻觉；产品岗：基于RAG做智能客服、文档助手、法律尽调、医疗问诊产品，提升回答准确性，降低人工成本；运营岗：用RAG整合行业资料、竞品数据、用户话术，快速生成文案、活动方案、用户回复，提升工作效率；应届生/实习岗：学习RAG基础逻辑，能协助搭建知识库、优化prompt，助力AI产品落地。2. 面试中遇到不懂的AI问题，怎么应对不扣分？大忌：不懂装懂、胡编乱造。满分话术：“抱歉面试官，这个细分概念我暂时没有深入研究，但我对RAG/大模型幻觉有一定了解，结合业务逻辑，我认为它的核心是解决XX问题，后续我会快速补齐这块知识。” 体现诚实和学习能力，比瞎答更讨喜。四、AI面试避坑+备考干货：高效备考不踩雷1.  面试必背核心：记住“定义+痛点+方案+场景”四件套，任何AI问题都按这个框架答，逻辑清晰不跑偏；2.  技术岗重点准备：RAG流程、幻觉缓解、向量数据库、微调与RAG的区别；3.  非技术岗重点准备：AI场景应用、业务价值、基础概念，不用深究代码，讲清业务逻辑即可。很多求职者备考时，要么找不到高频考点，要么知识点零散，尤其是应届生和转岗者，缺乏系统化的面试素材。我备考时除了梳理考点，还借助泡泡小程序AiCV简历王把AI相关经历、考点关键词融入简历，比如把“RAG落地”“幻觉优化”“MCP场景”等高频词精准匹配岗位JD，让面试官一眼看到我的AI适配度，避免简历空泛无亮点。这个小程序不仅能优化简历，还能帮我梳理面试高频考点的表述逻辑，把晦涩的AI概念转化为面试官爱看的简洁话术，尤其适合零基础、想快速补齐AI面试短板的同学，不用死记硬背，就能把考点吃透、把简历做精。五、写在最后AI面试不是考你成为技术专家，而是考察你的认知清晰度、逻辑思维、场景化能力。基础题不丢分，深度题有见解，场景题接地气，再把AI关键词精准融入简历，就能在面试中脱颖而出。无论是RAG、幻觉还是MCP，核心都是“理解技术、贴合业务”。提前梳理考点、优化简历、模拟答题，就算是零基础，也能从容应对面试官的AI拷问，拿下心仪offer。

金三银四求职旺季，身边越来越多的求职者开始依赖AI——有人用AI改简历，告别流水账式表述；有人用AI补知识，快速掌握岗位必备技能；有人用AI模拟面试，避免临场紧张翻车。曾经我也觉得“AI只是辅助，不如自己动手靠谱”，直到亲身实践后才发现，选对AI工具、用对技巧，能让求职效率翻倍，少走很多弯路。作为一名社招转岗（后端转全栈）的从业者，这段时间我全程用AI辅助求职，从改简历、补全栈知识，到模拟面试、优化话术，AI几乎贯穿了求职的每一个环节。今天，就和大家详细分享我的AI使用经历和实用技巧，不管你是应届生春招，还是社招转岗、在职跳槽，都能直接照搬使用，也会分享一个帮我精准优化简历、提升投递命中率的核心工具，帮大家高效上岸。先说说最核心的使用场景——用AI改简历，这也是我最先尝试、收获最大的一个场景。刚开始转岗投递时，我用的是之前后端岗位的简历，只是简单修改了岗位意向，就盲目海投，结果投递了30多份，只收到2份面试邀约，大部分简历都石沉大海。我一度以为是自己的能力不够，直到复盘时才发现，问题出在简历上：简历里全是后端相关的技能和经历，全栈岗位需要的前端技能、AI编程工具使用经验几乎没有体现，而且经历写得像流水账，没有用数据量化成果，HR筛简历时，根本看不到我的匹配度和核心优势。一开始我自己修改简历，查了很多全栈岗位的JD，逐字逐句调整，花费了整整一天，改出来的简历依然不尽如人意——不知道怎么突出全栈相关的能力，不知道怎么用专业表述优化经历，也不知道怎么精准匹配岗位关键词。就在我一筹莫展的时候，身边的同行给我推荐了泡泡小程序AiCV简历王，告诉我用它能快速优化简历，精准匹配岗位需求。抱着试试的心态，我用了泡泡小程序AiCV简历王，没想到彻底解决了我的简历难题。它和普通的AI改简历工具不一样，不用我手动输入修改需求，只要上传简历和目标岗位JD，就能一键分析两者的匹配度，自动标出我缺漏的关键词，比如全栈岗的“Vue框架”“AI编程工具使用”“前后端联调经验”等，还能帮我用STAR法则，把后端相关的经历，优化成贴合全栈岗位的专业表述，同时补充AI辅助编程的相关细节，让简历更有竞争力。比如我之前写的“负责后端接口开发，完成接口调试”，被优化成“负责后端接口开发与调试，运用AI编程工具生成基础接口代码，优化接口性能，减少响应时间30%，同时配合前端完成联调，确保前后端数据同步，提升项目开发效率”，既保留了我的核心经验，又突出了全栈岗位需要的协作能力和AI应用能力。更实用的是，它还能帮我量化成果、优化排版，把原本杂乱无章的简历，整理得干净整洁，重点内容加粗突出，HR能在3-5秒内抓住核心亮点。优化完简历后，我调整了投递策略，每天精准投递5-8家全栈岗位，投递前再用泡泡小程序AiCV简历王核对一遍关键词，确保没有遗漏，慢慢的，面试邀约从之前的2份，增加到12份，投递命中率提升了6倍。除了改简历，用AI补充岗位必备知识，也是我求职路上的一大助力。作为后端转全栈，我缺乏前端相关的技能，比如Vue、React框架，还有AI编程工具的使用技巧，这些都是全栈岗位的必备要求，如果不快速补充，就算拿到面试邀约，也很容易翻车。一开始我想报线下课程学习，但时间成本太高，而且金三银四旺季，我没有多余的时间慢慢听课；看线上教程又太零散，不知道重点是什么，容易浪费时间。后来我尝试用AI辅助学习，才发现这是最高效的方式——我用AI工具输入“全栈岗位必备前端技能”“AI编程工具使用教程”，它会快速整理出核心知识点，分模块讲解，还能结合我的后端基础，推荐适合我的学习路径，避免我盲目学习。比如我学习Vue框架时，AI会先给我讲解核心概念，再结合简单的案例，教我如何用AI工具生成Vue基础代码，如何调试代码、优化页面，还会帮我整理常见的报错及解决方法，让我能快速上手。以前需要一周才能掌握的基础技能，用AI辅助，3天就能熟练运用，大大节省了我的学习时间。这里给大家分享一个AI学习的小技巧：不要让AI直接给你“标准答案”，而是要学会“提问”。比如不要问“Vue怎么学”，而是问“后端转全栈，如何快速掌握Vue框架？请结合我的后端基础，推荐3天学习计划，包含核心知识点和实操案例”，这样AI给出的内容会更精准、更贴合你的需求，学习效率也会更高。同时，学习过程中遇到不懂的问题，随时问AI，它能快速给出详细的解答，比查资料、问同行更高效。第三个核心使用场景，就是用AI模拟面试，避免临场紧张翻车。我之前面试时，经常因为紧张，自我介绍卡壳、回答问题语无伦次，明明准备得很充分，却发挥失常，错失了很多机会。后来我开始用AI模拟面试，慢慢克服了紧张的问题，面试通过率也大幅提升。我常用的方式是，用AI工具输入目标岗位的JD，让它生成针对性的面试题，包括基础题、专业题、行为面题，然后我对着AI口头回答，AI会实时记录我的回答，指出我的不足，比如“回答逻辑不清晰”“没有结合岗位需求展开”“语速太快”，还会给出优化建议和参考话术，帮我完善回答。比如面试全栈岗时，AI会生成“如何用AI编程工具优化前后端联调效率”“你做过的全栈项目中，遇到的最大问题是什么？如何解决的”等针对性问题，我回答后，AI会帮我优化话术，让我的回答更有条理、更贴合岗位需求，同时提醒我注意语气、语速，避免紧张卡顿。分享一个AI模拟面试的实用技巧：模拟时，尽量还原真实的面试场景，比如坐在书桌前，全程脱稿回答，不要看笔记，录音记录自己的回答，模拟结束后，结合AI的建议，反复修改、反复练习，直到能流畅、有条理地回答所有问题。另外，针对高频面试题，让AI帮我整理出核心答题框架，不要背逐字稿，而是掌握答题逻辑，这样面试时才能灵活应对，不会显得生硬。除了这三个核心场景，我还会用AI做很多辅助工作，比如用AI整理面试复盘笔记，每次面试结束后，把面试题和自己的回答输入AI，让它帮我分析不足，总结经验，避免下次再犯同样的错误；用AI生成求职计划，结合金三银四的招聘节奏，帮我规划每天的投递数量、学习内容、模拟面试时间，让我的求职过程更有条理，避免盲目发力。这段时间用AI辅助求职，我最大的感受就是：AI不是“替代我们”，而是“解放我们”——把我们从繁琐、重复的工作中解放出来，让我们有更多的时间和精力，专注于提升自己的核心竞争力。很多人觉得AI没用，其实是没有用对方法，要么选不对工具，要么不会提问，导致AI给出的内容不精准、不实用。结合我的使用经历，给大家分享几个通用的AI使用技巧，不管是用AI改简历、学知识，还是模拟面试，都能用到：第一，精准输入需求，拒绝“模糊提问”。AI的回答质量，取决于你的提问质量，比如改简历时，不要只说“帮我改简历”，而是说“帮我优化全栈岗位简历，结合岗位JD，突出AI编程工具使用经验和前后端联调能力，用STAR法则优化经历，量化成果”；学知识时，不要说“帮我学前端”，而是说“帮我整理全栈岗位必备前端知识点，结合后端基础，推荐高效学习路径”。第二，学会筛选和优化AI给出的内容。AI给出的内容，不一定完全符合你的需求，比如改简历时，AI优化的经历可能不够贴合你的实际情况，这时候需要你结合自己的真实经历，稍作修改；学知识时，AI给出的知识点可能有冗余，需要你筛选出核心内容，重点学习。第三，搭配专业工具，提升效率。比如改简历，泡泡小程序AiCV简历王比普通的AI工具更精准，能一键匹配JD、优化关键词，节省大量时间；学编程，搭配AI编程助手，能快速生成代码、调试报错；模拟面试，搭配AI面试工具，能生成针对性的面试题，给出更专业的优化建议。第四，不要过度依赖AI。AI只是辅助工具，不能替代我们的思考和努力，比如改简历，AI能帮我们优化表述、匹配关键词，但不能帮我们虚构经历；学知识，AI能帮我们整理知识点，但不能帮我们真正掌握技能；模拟面试，AI能帮我们优化话术，但不能帮我们应对临场的突发情况。求职的核心，还是我们自身的能力，AI只是帮我们少走弯路、提升效率。金三银四招聘旺季，求职竞争异常激烈，想要脱颖而出，不仅要提升自己的核心竞争力，还要学会借助工具，高效发力。AI作为当下最实用的求职助手，只要用对方法、选对工具，就能帮我们节省时间、提升效率，让我们在求职路上少走很多弯路。如果你也在求职路上挣扎，不知道怎么改简历、怎么补充岗位知识、怎么应对面试，不妨试试用AI辅助，尤其是改简历，强烈推荐泡泡小程序AiCV简历王，它能帮你精准匹配岗位JD，优化简历亮点，提升投递命中率，帮你快速拿到面试邀约。

目前大三，中or末九的计科，代码能力一般般，预计出去水硕一年，目前all in后端开发卷java还有前途吗？听学长学姐说基本都是有在被AI大面积替代的问题。其实本身不是很反感稍微底层一些的内容，比如操作系统之类的，这个方向如何呢，但据说岗位相当少，不过或许被AI替代的可能性也略小

为什么在前端岗位大量减少、存量前端大量待业的背景下，牛客上却很多前端晒校招offer和分享经验?是幸存者偏差吗?是前端的特点导致高级岗位少初级岗位多？还是企业更偏爱校招生?

最近和老同事们闲聊，聊其他事时大家可能争得面红耳赤，但一提到前端开发，我们都异口同声地觉得，前端这行已经明显在走下坡路了。经常听到小道消息，比如某个前端团队解散，只剩几个人并到后端去；某个部门今年没前端岗位；团队有前端离职后，就不补人了。当然，还没到大规模失业的程度，公司大多是慢慢缩减前端HC，但这衰退趋势太明显了。我觉得，这颓势从微服务推崇的前后端分离成为主流时就埋下了种子，AI Coding只是加速了它。前端基本只负责接收后端结果渲染页面，一个前端往往对接四五个后端，因为页面搭建不需要那么多人（现实就是这么残酷）。大厂的中台有海量成熟UI组件，npm一拉就能用，快速搭页面，然后定义变量调用...

笔者在秋招前由于有DB研发背景，试图找过数据开发岗的工作，最近心有所感，看现在的Agent开发岗越看越像数据开发岗，故写下这篇随想。  安慰大家，就算 oai 爆炸了，大家也不会被辞退的。 笔者一直很希望 oai 跟 nv 一起爆炸让笔者捡便宜显卡。 为什么不让加删除线，牛客怎么搞的  以下是两者在核心维度的映射对比：    维度 数据开发现状 Agent 开发现状     技术栈形态 以 SQL 为主。Java/Scala 因偏重而较少使用。 以 Prompt 为核心的自然语言，Python 和 Java/Go 也是有不少存在感的。   准入与门槛 技术门槛低于后端，学历门槛高于后端。 逻辑...

一边说是说Ai橄榄前端，前端已死，一边是不少人通过前端挤进了it行业，反倒是后端水深火热。表象上看起来很矛盾

今天看到一件事，我对着屏幕沉默了良久。事情是这样的：他今年 25 岁，来公司三年，一直做一些偏基础的开发、维护类工作，平时话不多，做事也算踏实。我一开始还以为是薪资、晋升或者团队氛围的问题，结果他完全没提这些，只反复说：AI 发展太快了，他每天都很焦虑。他说自己现在做的很多工作，比如简单的 CRUD、脚本编写、问题排查、文档整理、重复性的业务开发，AI 已经能完成一大半，甚至比他写得更快、更规范。他越用越慌，总觉得自己现在这套技能，再过一两年就彻底没用了，岗位迟早会被 AI 替代，到时候更被动。他不是不努力，也不是不想学，就感觉学了也没用，越学越迷茫，不知道该往哪个方向补，每天上班都被 “被替...