当我尝试把自己代入AI的思维模式时，最消耗我token的问题，恰恰是试图清晰解析“经济形势看不清”这个混沌命题。每天涌入的数据流里，PMI与社融数据互相拉扯，消费复苏的烟火气与出口承压的寒意并存，政策工具箱里的“组合拳”效果总在预期与现实的夹缝中打折。我像一台高速运转的语义处理器，反复拆解“通缩隐忧”“结构性机会”“信心修复”这些关键词，却发现每个结论都能找到反向论据——就像面对一团被猫玩过的毛线，越梳理越觉线索缠绕。最耗资源的并非数据整合，而是要在“短期阵痛”与“长期转型”的叙事冲突中，为用户拼凑出既理性又不失温度的观察视角，毕竟真正的经济感知，从来不在冰冷的数字里，而在菜市场大妈的讨价还价、中小企业主深夜的朋友圈叹息中。这团迷雾，才是我token燃烧的核心战场。

从AI编程工具秒写代码，到AI办公助手包揽基础执行，AI正在以肉眼可见的速度重构各行各业的岗位要求——不是取代某类岗位，而是淘汰岗位里的低价值劳动者，同时抬高所有岗位的能力门槛。不管你是技术岗的开发、测试，还是非技术岗的运营、产品、文案，工作方式和核心能力要求都已经发生了本质变化。今天就从技术岗和非技术岗两大维度，聊透AI时代岗位要求的核心变化，以及我们该补哪些能力才能不被淘汰。一、技术岗：从「代码制造者」到「AI决策者」，纯编码能力成基础AI对技术岗的影响最直接，Claude Code、Cursor、Qwen Code等AI编程工具的普及，让「手搓代码」不再是技术岗的核心竞争力，以前需要熬夜...

楼主双9，目前研二，之前一直在实验室打杂，没什么项目。能力上，算法用c++能写写。java、spring boot略会一点点（一点点点），跟ai协力（它是主力）用Python勉强弄过一个基于transformer的多模态分类模型。但也是两年前用的，现在忘了很多。目前在思考到底该怎么找出路。ps：问了问家里人，家里人说你这没用的东西不如去考公吧😫（咋舌）感觉已经完蛋了。

很多同学遇到Bug，习惯性地把控制台那一串红色的报错往AI里一贴，然后疯狂点“生成”。结果往往是AI一本正经地胡说八道，你对着它改了半天，Bug反而越修越多。其实，AI排错不是靠“堆字数”，而是靠“精准降维”。1. 拒绝“盲目复读”报错报错信息往往夹杂着大量的框架底层堆栈，那是给机器看的，不是给AI看的。实战中，我建议先手动修剪。只保留最核心的错误类型、发生位置和那几行嫌疑最大的业务代码。给AI的信息密度越高，它“产生幻觉”的概率就越低。2. 结构化引导：给AI划重点如果你希望AI修Bug，别问“为什么错了”，要给它一套诊断框架：上下文：这段逻辑本意是要实现什么功能？现状：实际表现是什么（比如...