AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

双非学校， 八股大概看了一遍，该去投中大厂吗，还是继续沉淀再投。

背景最近有同学在问，当前在AI大环境下大家在开发中如何提效，实现最大化摸鱼，写好SKILL，实现快速复用，配合Open Claw达到最佳效果，我们分为备菜（需要你有架构思维想到怎么准备）->炒菜（让ai给你写好SKILL及优化）->装盘（发布到Skill市场实现复用），大家在做饭时候其实最难的部分不是炒菜而是备菜，因此这里就需要你的经验架构，如果没有经验架构问题也不大，多花token让ai给你一步步确认。Skill介绍什么是 Skill？Skill 是 CC（克劳德code，为了过平台风控没办法只能这样，真的服了） 中的打包式专业知识模块，包含工作流程、参考资料和最佳实践。本质上是...