在 Java 开发领域，AI Coding 已经逐渐成为提升效率与代码质量的重要工具，选对工具比盲目跟风更关键。首推通用型大模型，如 ChatGPT、Claude。它们非常适合用于业务逻辑拆解、设计模式讲解、复杂 Bug 定位和代码重构建议，在阅读老代码、理解框架底层原理（如 Spring、JVM）时尤其高效。其次是代码补全与 IDE 深度集成工具，如 GitHub Copilot、Cursor、IntelliJ IDEA 自带的 AI Assistant。这类工具在写 Controller、DTO、Mapper、单元测试时体验极佳，能快速生成样板代码，显著减少重复劳动。对 Java 后端来说...

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我上一次认真准备面试，已经是三年前的事了。那时候我一直觉得，只要 Java 基础还在，项目经验还在，问题就不大。毕竟那么多年后端，不至于一出来就水土不服。直到真正开始面试，我才发现一个事实：我不是技术退步了，而是市场已经换了一套考法。第一轮面试，我就意识到“不对劲”前半段问题其实很熟：Java 基础并发、JVM、数据库、中间件分布式、微服务、Spring 体系我心里还在想：还好，没脱节。但很快，问题开始变了：如果这个系统让你重新设计，你会怎么做？你当时为什么不用另一种方案？在不确定需求下，你怎么判断技术取舍？开放性场景题明显多了。没有标准答案，面试官更关心的是你的思考过程，而不是结论本身。真正...