一面技术面，面试时长大概45min。回忆一下面经：1.介绍一下你的两个项目中做的比较多的项目，包括架构，流程。2.讲讲你的ai使用的经验，或者你使用过什么ai工具。3.单例模式的几种构建方式，讲讲怎么实现的。4.jvm的内存区域5.接口类和抽象类的区别？6.泛型是什么，有什么用？7.arraylist和linkedlist的底层实现和区别8.hashmap的底层原理是什么9.你项目遇到最困难的问题是什么，你怎么解决的。应该就这些，有想起来的后续再补充反问面试官对我的印象如何，收到好评，一面已过～明天总监面

面试官想看到的不是 AI 有多聪明，而是你作为“架构师”和“技术主导者”的思维过程。AI 只是你的高级键盘，技术选型、边界划分和兜底策略必须由你来掌控。对于学生来说，虽然不一定有真实的工业落地经验，但面试一定会要求你能把项目做深、做闭环。一、核心四步法无论遇到什么 AI Coding 题目，都可以按下面四个步骤来组织你的 Prompt 和思路：Step 1：定义边界与骨架 —— 展现全局观不要一上来就让 AI 写逻辑，而是先写 Prompt：“我现在需要写一个高并发下的 XXX，功能如下：XXX”目的：先把数据结构定下来，这叫“谋定而后动”。Step 2：选择并指挥核心模型 —— 展现技术掌控...

3月份笔试+AI面试，后面好像显示挂了，但4月份又给我捞起来了全栈4.8 一面挂前端4.17 一面4.23 二面4.24 邮箱收到offer我是后端简历面的前端，一面还没有太认真准备没想到过了，二面好好准备了一下答得挺好的，第二天邮箱就直接收到offer了，暑期终于有班上了

在 AI 浪潮下，无论是独立开发者还是企业管理者，都希望通过大语言模型（LLM）实现“降本增效”。但现实往往是：别人用 AI 提早下班，你用 AI 却在反复纠错，越用越累。经过对大量业务场景的观察与实战总结，我发现 AI 落地过程中存在 5 个最容易让人“踩坑”的误区。避开它们，你的生产力才会有质的飞跃。误区一：把 AI 当成搜索引擎，而不是协同大脑很多人习惯用 Google 的逻辑去写 Prompt：输入一行短促的关键词，就期待一个完美的答案。真相是：AI 需要上下文（Context）。搜索引擎是基于关键词的检索，而 AI 是基于逻辑的推理。如果你不给它具体的身份背景、目标受众和限制条件，它...