求问

我们把 AI 当做一个人：大脑（LLM）负责想与写；执行逻辑（Agent）负责推进到交付；经验手册（Skills）提供目录化的可复用 Prompt 与标准流程；工具接口（MCP）把外部能力接进来完成执。A2UI 负责把 Agent 的意图变成可交互界面，并把用户操作回传给 Agent。LLM 是这人的大脑：负责理解你在说什么、推理怎么做、把答案表达出来。但光有大脑不等于能把事办成。Agent 可以比作一个人做事的思考逻辑 + 执行逻辑：拿到目标后先梳理逻辑、拆步骤、设检查点，决定先做什么、后做什么，并在关键节点停下来确认，确保事情按流程推进到交付。Skills 是他随身带的一本经验手册：里面是...

现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。

第一次找leader汇报的时候，他说“你book一下我的时间吧”，我心想book是啥、在哪里book、怎么book……？啊……？两个月过去了，学到的小黑话已经够我写一篇笔记了1、book一下：在企微日程里预约对方的时间开会2、拉个会对齐一下：开会同步信息，减少信息不对称3、颗粒度：从宏观到微观的各层内容对齐颗粒度：通过开会同步所有细节4、p0/p1：任务优先级，p0优先于p15、底层逻辑：从事物的本质发现任务要这样做的根本原因6、抓手：切入点7、闭环：接到任务-制定计划-执行操作-反馈结果-实现目标8、哈：同事之间表示亲切的语气词在腾讯的两个月，听到的“逻辑”连起来可绕地球三圈…

我早说，AI会逐步替代基础的程序员，但是我没想到速度如此之快，我还是太保守了。但是作为一个程序员，从立场来讲，我自然不希望AI替代我们，因为这影响我的就业和竞争。 但是我们不希望又能怎样，时代的趋势是不可阻挡了，我们只能顺势而为。 是时势造英雄，而不是英雄造时势。一、AI编程越来越离谱 我不得不承认，AI已经替我完成了70%的工作量，并且完成的比我更好，更精准，效率更高。算法中的时间复杂度、空间复杂度、最大圈数基本都是最优解，甚至很多时候，我感觉他已经在顺着我的思路帮我思考了。  替你写注释：我只需要打个“//”，注释就会自行生成，如果你觉得他生成的不对，你就再打两个字，他会顺着你的话去续写。...