一、AI 测试的分水岭 从“使用”到“治理”现在市面上的 AI 测试落地尝试，基本分两个流派。一派是把 Claude Code 当外包小弟，人写提示词，它出脚本，人再复制粘贴到框架里。看起来快，实则返工率高得惊人。因为每一轮对话都是独立的，没有版本约束，没有上下文锁定，出问题只能从聊天记录里翻证据。 另一派，已经开始用交付流水线的思维治理 AI。不再把 Claude Code 当成一个聊天窗口，而是当成流水线里一个“生成步骤”。这个步骤有固定的输入源、参数化模板、审批节点、质量阈值，跑完自动进入下一环节。后一种做法的核心已经不是“用 AI”，而是把 AI 输出变成可治理的资产。这就是 Harn...

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

4月初开始投的，学的太杂了，啥都不精，虽然投的也不多，但是目前就三个笔试，其他的还在筛选中，0面。暑期实习到底在招什么人？

只是在这里记录一下过去的自己，文笔不好，请见谅文中讲解技术的部分会比较多，看起来像流水账一样又臭又长我第一次正经的接触编程，应该是初中毕业后的暑假, 在这之前，我只写过易安卓，用中文来编程，写起来挺像 Visual Basic 的。我当时因为接触过易安卓，后来开始写正经的软件延续了客户端这个方向，下载了 Android Studio。当时 Kotlin 还不算很流行，所以我的首选语言是 Java。与其说是写，倒不如说是到处 CV 别人的代码，复制进来，点绿三角，能跑起来就是成功。内存泄漏、软件架构、设计模式什么的，也不懂。当时也没有 AI，所以只能到处翻博客，翻搜索引擎，找别人的教程然后把代码...