前言之前从 Elasticsearch 源码学到了线程池配置的设计思想，但 ES 的代码太底层，难以直接迁移到业务系统。今天在 Guava 框架中找到了更实用的方案：相比 CompletableFuture 复杂的链式调用，ListenableFuture 提供了更清晰的并发编排模式。一、为什么选择 Guava ListenableFutureCompletableFuture 的痛点 // allOf 返回 Void，还要手动 join CompletableFuture.allOf(productFuture, inventoryFuture) .thenApply(v -> { P...

当时我花了两天时间写完一个核心模块的代码，为了方便后续维护，特意写得逻辑清晰，还加了特别详细的注释 —— 每个函数的用途、关键参数的含义、边界条件的处理都标注得明明白白，本以为这样会得到认可，结果提交代码后，前辈随口来了这么一句。我愣了半天没反应过来，下意识解释 “是我自己写的，注释特意写细了点”，但前辈只是哦了一声，没再多说。那一刻真的特别受挫：我明明认真对待了工作，花心思把代码写规范、注释写详细，结果却被质疑是 AI 生成的，仿佛我的付出和能力都被否定了。后来才知道，大家觉得 AI 写的代码往往注释偏多且格式化，可我没想到自己的细心反而成了 “疑点”。那种不被信任的无力感，比遇到技术难题还让人难受 —— 技术问题能解决，可这种隐性的质疑，好像在说 “你的代码水平配不上这样的规范”，让我之后写代码都有点犹豫，甚至会纠结 “注释要不要写这么细”。现在想想，还是会觉得心里不是滋味。工作中最在意的就是自己的付出被看见、被认可，而这句轻飘飘的质疑，直接否定了我的努力，真的比严厉批评还打击人。

有没有今年秋招阿里云瓴羊的ai应用开发的友友吗？都开奖了没？

总体流程: 需求背景+拆解思路+使用的工具／采取的策略+拿到的结果+迭代优化+复盘总结:每一个节点，想想为什么这么分析，有没有替代的方法，日后改进的措施实习的时候多问问mentor。我做的base work的目的是什么，比如用sql取出来的数是要研究什么问题，这个问题的背景是什么，核心指标是什么如何检验，我们现在做到了哪一步，之后要如何迭代，逐渐挖掘