说一说之前很火的提示词吧，但是随着AI能力的提升，提示词越来越不重要了。对初级需求，提示词确实越来越 “轻量化”，随便一句 “用 Java 写个简单的用户登录接口”，AI 就能给出能用的代码；但对复杂场景、高要求的 AI Coding 任务，提示词非但没失效，反而升级成了 “精准指令工程”，是拉开效率差距的关键。可一旦碰到复杂业务逻辑、性能优化、架构设计这类硬核需求，就会发现 “会写提示词” 和 “不会写提示词” 的天壤之别。比如同样是让 AI 优化 MySQL 慢查询，普通提示词是 “帮我优化这段 SQL”，AI 可能只会给出加索引的建议；但精准的指令是 “我有一个电商订单查询 SQL，数据量 100 万 +，现在执行时间 2 秒，要求优化到 500ms 内，限制只能调整索引和 SQL 结构，不能改表结构，还要考虑分库分表的兼容性”—— 这种带约束条件、业务背景、性能指标的提示词，才能让 AI 输出真正落地的方案。更重要的是，AI Coding 的核心需求正在从 “生成代码” 转向 “解决问题”。比如你让 AI 排查一个 Spring Boot 接口的超时问题，只说 “接口超时了，帮我看看”，AI 大概率会罗列一堆通用原因；但如果你在提示词里加上 “接口调用了第三方支付 API，超时发生在高峰期，日志显示有大量数据库锁等待”，AI 就能直接定位到 “第三方 API 熔断机制缺失”“数据库事务过长” 等具体问题，甚至给出代码级的解决方案。还有一个容易被忽略的点：提示词是帮你 “驯服 AI 幻觉” 的关键。AI Coding 最头疼的就是生成 “看起来对但实际跑不通” 的代码，比如引用不存在的类、用错框架 API。这时候，在提示词里加上 “代码必须符合 Spring Boot 2.7 版本规范，禁止使用废弃 API，给出完整的依赖配置和测试用例”，就能大幅降低幻觉概率 —— 这种 “精准约束”，本质就是高级提示词技巧。说到底，AI 能力提升后，提示词的 “复杂度” 降低了，但 “精准度” 要求更高了 。它不再需要华丽的模板，却需要你把业务需求、技术约束、性能指标讲清楚。对初级开发者来说，随便写写就能用；但对想靠 AI 提升核心工作效率的工程师，“写好提示词” 依然是 AI Coding 的核心实战技巧。

一、基础打底（所有人必学） 1. 编程基础（核心：Python） Python语法、函数、类、文件IO、异常处理 常用库：requests、json、pydantic、asyncio 数据结构：列表、字典、队列、栈、图（基础） Git基础：代码管理、分支、提交 2. AI与大模型基础 LLM原理：Transformer、上下文、token、幻觉、温度 主流模型：GPT4o、Claude 3、Qwen、Llama 3、DeepSeek 模型调用：API密钥、请求格式、流式输出、错误处理 基础NLP：意图识别、实体抽取、文本分类、摘要 3. 提示工程（Agent灵魂） 基础：角色设定、清晰指令、格...

我很怀疑考研的人究竟有没有了解过研究生，又或者只是简单的提升学历？某些短视频里经常称考研为“上岸”，但在我看来考研似乎作用有限

1. 请介绍你的实习经历2. 慢 SQL 你会怎么定位，如何判断瓶颈在索引、锁、排序还是回表答案：定位慢 SQL 我一般不会直接上来就加索引，而是先看慢查询日志、执行频率、平均耗时、P95/P99、扫描行数和返回行数。如果扫描行数远大于返回行数，通常要重点看索引和过滤条件；如果扫描不多但耗时很长，就要看锁等待、磁盘 IO、临时表、文件排序或下游连接池。具体会用 EXPLAIN 或 EXPLAIN ANALYZE 看执行计划，包括 type、key、rows、filtered、Extra。如果出现 Using filesort、Using temporary、ALL、回表过多，就要进一步分析索引...