实习产出怎么包装

本篇文章提前先写出来,还没有确定去实习的可以先存着,可能等到你真正拿到实习offer,入职那一天看会更有帮助,对27届实习秋招时间线有疑惑的,认真去读我上一篇帖子,目前都在准备阶段,不知道准备什么的就在龙哥群里找你想去厂的往届真题看看,三年高考,五年模拟

先把“包装”这件事的边界讲明白

包装不是编故事,更不是把小需求硬吹成架构升级。面试官真正想听的是你有没有工程思维,能不能把一件事讲成闭环。闭环就三句话:你为了解决什么业务问题,做了哪些技术动作,最后拿到了什么可信的结果或证据。把这三句话写扎实,哪怕做的事不“酷”,也会显得很“真”。

业务是产出的根,先把“我们在干嘛”搞透

实习产出写得空,很多时候不是技术弱,是业务没吃透。你得知道你公司到底在做什么,你组在业务链路里是哪一环,你手上的需求为什么出现,它要影响谁的指标。金融借款、营销活动、旅行履约、到店核销,本质都是业务链路上的一个节点。你把背景讲清楚,面试官才会觉得你后面讲的技术动作合理。 就像你写论文,开局肯定是先讲自己面临一个什么国家重点需求项目,目前项目有什么缺点,然后你做了啥。很多人一进组就拉代码开看,天天想哪里有“技术创新点”“前沿架构”,最后写出来的产出像无根浮萍,因为你没回答“代码存在的本质是什么”。真实研发里,大多数需求都有明确业务指向,产品提需背后就是要上线功能、做活动拉新、优化履约、提转化。理解业务,就理解需求的前提,也就能说清楚你为什么做这件事。

技术表达要克制,小而美比巨无霸更稳

最常见的坑是为了显得高级,疯狂堆中间件、硬蹭热点、强行加AI。一个小需求被美化成巨无霸,把自己从实习生写成架构师,面试官一问边界、容灾、成本、可观测,就只能尬住。

更稳的写法是把你真正做过的那一块写深写透,别追求“看起来很大”,追求“讲起来很硬”。

从0到1别碰瓷,从1到1.5才是实习生的黄金区

看到MT写了个从0到1的链路,想直接拿来当自己的,基本等于给自己埋雷。面试官一般都是带过实习生的,讲的太过了身份不匹配,追问两句就露馅。

但从1到1.5非常香。意思是你在已有链路上做优化和补齐,比如补监控、补兜底、优化性能、降低成本、减少故障、提升排障效率。面试时你同样能讲你对原链路的理解,以及你为什么改、怎么改、改完有什么收益。这会显得你能理解复杂系统,还能落地改进。

中间件别写成“摆拍”,基础扎实更容易加分也更安全

不少同学写产出喜欢堆一堆组件名:Redis、MQ、ES、XXL-JOB、链路追踪、配置中心全上,仿佛越多越强。问题是中间件越多坑越多,你写上去等于主动开放面试拷打入口,因为每一个点都可能追问到实现细节、参数、边界和事故处理。

反而是Java基础和工程基本功更适合实习生写得扎实,比如设计模式的合理使用、接口抽象、模块边界、参数校验、幂等、防重、错误码体系、日志规范、监控指标、压测与瓶颈定位。你把这些写清楚,会比“我用了很多中间件”更像靠谱的开发。

全是业务需求也能写,关键是写成“能力”和“价值”

CRUD不丢人,写得像打字员才丢人。把“我改了字段”“我写了接口”升级成“我交付了一个可复用的能力”,再补上结果。

比如你负责活动模块,不要只写“完成活动开发”,可以写“支持活动配置、灰度发布与回滚,降低运营人工成本”,再补一句“上线后带来新增/转化提升/投诉下降”。业务数据哪怕不大,只要逻辑闭环,面试官照样会抬头看你。

数据宁可保守也别离谱

为了让简历好看无限夸大,是最容易翻车的。什么小厂日均10w请求、AI准确率99%、参与亿级分库分表,这种写法基本等于自爆。大厂面试官对数据非常敏感,别人当年也是面试过来的,大家心理都清楚,你只要说得像“背的”,就会追问口径、采集方式、对照组,你解释不出来就崩。

正确做法是:能用公司看板、文档、周报、复盘文档里的数字就用这些。没有就用自己能解释清楚口径的估算,并且往保守写,比如峰值还是日均、某活动周期还是长期均值、统计窗口是多少。数据不需要大,但一定要可信。

“偷”是可以的,但偷的是方案、思路和复盘,不是偷人设

大厂做需求一般都有技术方案,方案里有背景、有选型、有设计、有风险。去学这些东西的时候,别只抄结论,要把关键问题搞明白:需求为什么出现,它要提升什么指标,能不能找到PRD或目标;技术选型为什么选A而不是B,你能不能想到替代方案和取舍;有没有对应PR和代码,你能不能把代码从头到尾细看一遍,把边界条件想清楚。

还有个很现实的技巧:偷看同组实习生和正式员工的周报,快速知道大家都在干什么,哪些活你感兴趣、你能上手,就去跟进,去复盘,去问清楚。别怕交流,很多技术细节和业务认知都是聊出来的,但前提是你先自己思考,再带着具体问题去问。

线上事故与复盘,是最容易写出“高级感”的素材

功能开发大家都能讲,线上问题怎么处理才最能提现真实工程能力。别只背“缓存击穿怎么修”,更关键的是线上正在击穿时怎么止血:限流怎么配、热点怎么下线、缓存怎么临时补、服务怎么重启、怎么验证恢复。

同理,MQ堆积、线上OOM、CPU飙高、穿透雪崩这些场景,只要公司有复盘文档,里面往往都有现成的处理路径。把这些写进简历,你的产出会立刻从“我做过需求”变成“我参与过线上治理”。

离职前就开始写简历和面试,别等走了才发现自己不会

最后是快离职了要准备什么,人都有思维盲点,你在实习期间做事的时候,很容易忽略那些面试必问点。最好的时机就是还在公司时就把简历写起来、把项目讲起来、找人来拷打你,因为不会的问题还能回头问MT、问同组、翻文档、补证据。等离职了再补,很多信息链断了,你只能硬背,风险大得多。这个时候可能也需要你自己人情世故弄一下,大家肯定都懂

跑路别当解药,但这种情况可以立刻走

跑路本质有赌博成分,你在A公司打杂,不代表去B公司就能干核心活,所以跑路解决不了所有问题。

但有一种情况可以立刻跑路:你干的是纯打杂,而且组内几乎没有文档沉淀,方案也没有,复盘也找不到,你连“学会怎么做事”的机会都拿不到。继续耗的性价比极低,果断走反而更理性。

组建了一个实习小队,群内信息共享,需要的后台私戳我一下 或者mark本文

#秋招##实习##实习如何「偷」产出?#
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进27校招小队的私戳我
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发布于 01-27 09:43 广东省
mark包装逻辑
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发布于 01-26 10:16 广东

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最终还是婉拒了小红书的offer,厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验,都比之前好太多,开的薪资也还算过得去,这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的,还是抵不住对Agent的兴趣,选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过,在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent,而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域,本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习,也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分,确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容,基本上90%左右的内容都是AI生成的,AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用,那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求,更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了(叠甲:起码在我看来是这样)。所以不太区分的主要原因,还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆,他们有很多新的概念和架构提出,我们往往需要快速验证(MVP版本)来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段,加上Ai Coding的辅助,目前看起来问题不大(仅仅针对Agent而言)。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的,本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看,区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么?是的没错,本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering,抽象成一种架构思想(类比框架、或者你们业务架构,参考商品有商品发布架构来提效)。本质还是提示词,但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果,这个还是有很多探索空间和玩法的,例如Cursor的思想:上下文万物皆文件, CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的,还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点,而不是你让AI生成的那提示词,然后调用了一下大模型那么简单;也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow,从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事,大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的,我们ld也常把这句话挂在嘴边:“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代,懂一点还是会好一点,所以润去字节了。目前的实习生活呢,除了修一些Tools的问题,还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点,看看能不能迁移过来,感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多,希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场,希望能好好的吧。说不定下次发的时候,正式AI泡沫结束,然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏,有不对的🙅不要骂博主(浅薄的认知),可以私聊交流
聪明的芭乐等一个of...:佬可以推荐一些和aicoding相关的学习资料吗?最近特别想学习这个方向
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