这个话题其实已经存在很久了，不过这个技术确实不太好学，各种专业名词直接拦住了很多小白，不像传统技术这样，一说就懂。不过这个区块链的趋势还是有的。而且对于普通人来说这条路很适合

1. 介绍一下你做过的项目，重点说说技术难点 (15min)答案要点：选择1-2个最有技术含量的项目深入讲解强调：性能瓶颈分析、内存优化、多线程并发、崩溃率降低用数据说话：启动速度提升40%、内存占用降低30%、崩溃率从2%降到0.5%准备追问：为什么这么设计？有没有考虑其他方案？如何权衡的？2. 智能指针有哪几种？shared_ptr的实现原理智能指针类型：unique_ptr：独占所有权，不可拷贝只能移动shared_ptr：共享所有权，引用计数管理weak_ptr：弱引用，解决循环引用问题auto_ptr：已废弃（C++11）shared_ptr实现原理： template<typ...

Agent开发这块水挺深的，很多打着"AIAgent"旗号的岗位其实就是在调API接口、写写Prompt模板，真正的Agent开发得涉及规划器、记忆模块、工具调用这些核心能力的搭建。实习经历包装时别光写"调用大模型接口完成问答"，要突出你在多轮对话状态管理、工具链编排、上下文压缩这些技术点的落地，比如"设计并实现了基于ReAct框架的Agent，集成5种外部工具，任务完成率从60%提升到85%"。判断实习好坏的标准很简单：看你是在真正构建Agent能力链路，还是只在做数据标注和Prompt调参。我自己动手做过一个基于LangChain的游戏攻略Agent，把攻略文档向量化后喂给模型，配合工具调用实现在线查询，虽然功能简单，但把检索、推理、执行这套流程跑通了，对理解Agent架构帮助特别大。目前Agent岗位很多藏在AI应用开发或者大模型工程师的JD里，建议多关注创业公司和大厂的AILab，比起传统后端岗位，这块更需要你在简历里展示对LLM原理的理解和动手能力。

简介/背景 最近我在做一个改简历的智能体。一开始用的是 Spring-AI-Alibaba（SAA），但实践下来迭代慢、效果也不稳定。后来我用 Codex 写 Skills，很快就把流程打通了，效果明显好很多。这件事让我坚定一个想法：生活里 90% 的事情都应该用 AI 来提效。   核心要点  绝大多数日常事务其实是 SOP，AI 比人更擅长稳定执行 人的价值更在“判断与目标”，而不是重复性动作 Skills 是把经验变成可复用流程的最好方式之一 不要只看模型强不强，关键是“能不能落地成流程”   对程序员和学生的具体用法 程序员：把“需求拆解、方案对比、接口文档、单测补全、发布检查”变成 ...