很多实习生都有过这样的困惑：每天埋头写CRUD、改bug，看似忙忙碌碌，可实习结束回头一看，除了一份实习证明，啥硬核收获都没有。其实不是实习没价值，而是你没找对“挖干货”的方式。结合我两段实习的踩坑与总结，分享3个能快速提升产出的技巧，尤其适合技术岗同学，帮你从“打杂仔”变身“有料人”一、啃透官方文档：比自己瞎练10个小项目更有用刚实习时我总沉迷自己写小demo，觉得“动手才是王道”，直到偶然翻了公司的项目架构文档，才发现自己写的都是“小卡拉米项目”——没有复杂场景的解决方案，更没有工业级的技术考量。公司沉淀的文档（架构文档、方案文档、技术栈文档），全是前辈踩坑无数总结的实战精华。比如架构文档...

如图，那我将是第一批吃到红利的实习生啦，哈哈哈哈哈哈zi

真觉得现在找个工作太不容易了，公司的招聘越来越提前，从原先的8月底秋招 年后再春招➕暑期实习，现在变成7月秋招 1月春招 时间线全部往前提，所以学生外出实习的时间也被迫提前……秋招找不到工作，你都不敢休息，年前还得春招，然后中间休息一个年假，回来继续春招，基本可以说是过不好这个年了人也越来越多，越来越卷，学历门槛也越来越高，需要会的东西也越来越多，要学历要能力要思考要各种各样奇奇怪怪的品质大家只能被迫去卷，去堆实习经历，堆竞赛经历，而卷不动的人也没办法完全幸免，也会被身边的人带着焦虑这似乎是一件无解的事情，大家都辛苦了……

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...