最近重度使用Claude，特别是配合GPT和官方的Claude Code，最大的感受就是：它对复杂工程架构的理解力简直是降维打击。写简单的增删改查可能各家大模型都差不多，但当你让它处理分布式底层的业务流。它极少出现幻觉，而是能精准顺着庞杂的上下文把链路理清。我的心得是，千万别只把它当成普通的“语法补全器”，直接把你业务里最痛的数据处理架构、海量并发场景抛给它，用CLI代理去跑脚本和定位Bug。把这套AI原生工具链玩明白，用大模型来做核心底层的重构与调优，绝对是咱们做后端开发提效的核心壁垒。

这家公司疯了吧，5个人招我，我又不是什么稀缺资源这家看样子应该是外包公司

不是我应聘个it技术支持岗位4-6k 还学历歧视上了😭

作为应届生，优先选RAG 知识库项目 —— 技术栈通用、易落地、简历含金量高，下面附 GitHub 优质开源项目。RAGFlow（star 15k+）：企业级 RAG 引擎，支持 PDF/Word/Markdown，可视化配置，一键部署，适合快速搭建 Demo。地址：https://github.com/infiniflow/ragflowAnythingLLM（star 10k+）：全栈私有知识库，支持本地大模型（Ollama），内置 Agent 能力，可嵌入网站聊天窗口。地址：https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llmQAnything（网易...