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。

27届投递的大厂暑期，目前一个约面都没，做了测评后都在泡池子。。有什么可以改进的吗，求各位佬锐评。

25届计算机二战失败找测试，石头心，请各位大佬批批我的简历，给给建议或求职方向（说明：农村家庭不再支持再all in 考试了）

AI发展的太快了，软件又多，该选哪一个，做什么，给大家一些启发，选择你认为合适的～  场景 1：写课程设计/小项目（从 0 到 1） 最优解：Cursor 单飞 为什么：  课设规模小（500-3000 行），Cursor Composer 一次性生成多文件，效率最高 VS Code 生态熟悉，没学习成本 学生免费的 Pro 福利薅一下  实操：  在 .cursorrules 写需求 + 技术栈 Composer 生成项目骨架 Agent mode 跑通  我前几天用这个组合 4 小时写完一个 Web 课设（前后端 + 数据库），全程不用切窗口。 场景 2：刷 ******** / 算法学习...