上个月面了4家大厂，3家都问了同一个问题："你平时怎么用AI辅助开发？"第一次被问到的时候，我实话实说："偶尔用ChatGPT查查API文档。"面试官礼貌地笑了笑，然后没有追问。结果——挂了。第二次面试前，我认真准备了AI编程相关的项目经历。我做过一个用Cursor重构Vue组件的项目，还用Claude Code做过一次全栈重构。我把这些写进了简历。面试的时候，面试官照例问了AI编程。这次我直接打开电脑，现场演示了用Cursor做组件开发的全流程：从描述需求到生成代码，到Code Review，到性能优化。面试官看完眼前一亮："你这个Code ...

一个面试都约不到，不知道问题出在哪里，大佬帮我看看

差点把线上搞崩那次，到现在想起来手心还会出汗。实习第六周，我改了一个配置参数。自测过了，跑了几个case没问题，心想这么小的改动走什么灰度啊，直接上呗。提交MR的时候mentor拦住了我，说走灰度。我当时内心是翻白眼的——至于吗？灰度放了1%的量，五分钟之后监控开始报警。我改的那个阈值，影响了下游一个缓存服务的淘汰策略。我看着监控面板上那条飞起来的红线，感觉自己的血也凉了。mentor倒是很淡定，一键回滚，然后跟我说：这个接口日调用量几千万。如果刚才全量上了，你今天就可以体验什么叫P0事故复盘了。那一刻我是真的怕了。不是怕被骂，是怕影响真实的用户。之前在小厂实习，出了bug重启一下就好了，DAU才几千，没人在意。但大厂不一样，你敲的每一行代码背后都是真实的人在用。从那以后我再也没有跳过任何一个流程。你说大厂的流程烦不烦？烦。但被流程保护过一次之后，你会真心感激这份烦。感谢我师，就我🐶命

想做 AI Infra / LLM 推理系统 方向。 身边没有同方向的朋友能问，自己摸着石头过河整理了一份学习路线，越整理越虚——感觉知识点又多又散  我自己总结的核心路线就一句话： 先理解模型前向 → 再理解单请求生成 → 最后再看多请求 / 多卡 / 多实例下的系统优化 把 Decoder 模型和最小推理框架先跑通，再去看工业级系统，应该很多设计会自然浮出来——这个思路对吗？ 想和大家多多交流！