在 Java 开发领域，AI Coding 已经逐渐成为提升效率与代码质量的重要工具，选对工具比盲目跟风更关键。首推通用型大模型，如 ChatGPT、Claude。它们非常适合用于业务逻辑拆解、设计模式讲解、复杂 Bug 定位和代码重构建议，在阅读老代码、理解框架底层原理（如 Spring、JVM）时尤其高效。其次是代码补全与 IDE 深度集成工具，如 GitHub Copilot、Cursor、IntelliJ IDEA 自带的 AI Assistant。这类工具在写 Controller、DTO、Mapper、单元测试时体验极佳，能快速生成样板代码，显著减少重复劳动。对 Java 后端来说...

离职之后才发现，世界真的就是个巨大的草台班子。原本我一个人负责的项目，我走了之后被拆分给好几个人一起做，结果还是干不明白。不是事情有多难，而是没人愿意真正把细节弄清楚。需求一知半解，代码没人整体把控，出了问题就来回甩锅，效率反而更低。以前总觉得很多流程很“正规”，现在才发现，很多事情能跑起来，靠的只是有人在兜底。一旦兜底的人走了，系统立刻开始摇摇欲坠。所以有时候真不是个人多就行，草台班子里，真正靠谱的永远是那几个把事当事的人。