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实习不是简单完成任务，能做出可落地、可量化的成果，才是履历加分的关键，结合实战经验整理了3个核心技巧，帮大家告别打杂式实习，高效提升产出质量。先对齐需求再动手，减少无效返工 。很多人实习时容易接到需求就埋头开发，最后因理解偏差被打回，反而浪费时间。建议不管任务大小，都花10分钟和对接人确认细节——比如接口开发要明确字段含义、排序规则、异常场景处理，产品需求要厘清核心目标和验收标准，可以把确认的内容整理成简短纪要发群，既避免后续争议，也能让自己的开发方向更清晰。主动量化成果，让产出“看得见” 。完成任务只是基础，能说清成果价值才更有说服力。比如优化接口时，不要只说 “优化了接口”，可以记录优化前后的响应时间、数据库请求量变化；做功能开发时，统计上线后的数据反馈、用户使用情况。曾优化订单查询接口，通过添加联合索引、重构SQL，将响应时间从500ms+压缩至100ms内，日均减少数据库请求3万+次，这些具体数据能直观体现工作价值。做好文档沉淀，兼顾利他与利己 。实习中很多工作需要交接，清晰的文档能减少后续沟通成本，也能让自己的工作痕迹更完整。开发接口后，用Swagger生成交互式文档，标注参数说明、错误码、测试用例；完成任务后，整理开发思路、踩坑记录和解决方案。这样不仅方便同事对接，后续更新简历、复盘工作时，也能快速回忆起核心细节，精准提炼亮点。实习产出不用追求“大项目”，把每个小任务做深做透，用细节和数据沉淀价值，比盲目堆砌工作量更有意义，慢慢积累这些习惯，不仅能提升实习表现，也能为后续职场发展打下基础。

很久很久很久很久没有打开牛客在写一些自己的"故事"，快手、美团、创业、字节，这一年我经历了太过太多。随着年龄的长大我见到了很多我印象外的东西，经历的事情多了你的阅历也就跟着增加了，当然了这份阅历也有可能是奇怪的。23年毕业的我一直安安稳稳的工作到25年，似乎是工作和生活过的太过顺利，我开始不满现在，我想要出人头地，那段时间自命不凡，谁的建议都听不进去，谁我也不放在眼里，后续买了一张刮刮乐，喜中1W，我更加确定我就是”天选之子“。24年7月我遇到了那个TA，我也开始幻想是不是会像电视剧里一样，我成为女强人，TA照顾我的衣食住行，过的好不自在，可是后来ta做到了，我没有，我的任...

这两个比赛的全程分别是 RM（robomaster）RC（ROBOCON）RMer，RCer（参加这些比赛并且有不错收获的人群），现在已经形成了一个就业生态圈，这些人到相关的企业工作有很好的效果进而让更多的企业愿意招收这类人群最典型的几个喜欢rmer、rcer并且待遇不错的硬件厂便是 ：大疆 影石 拓竹 卓驭 库犸 宇树 云鲸 石头 等等部分厂会直接写到招聘jd里面除了头部中大厂，针对普通学历的同学有很多中小厂是特别喜欢rm rc的，你参加过这个比赛，并且不是水过去的，有一定技术实力，来rmrc就业社群不会找不到工作底层逻辑：本科很少有愿意花大钱给学生做实物验证的机会，rmrc就是一个很好的途径，有运行效果不错的实物产出 对找硬件厂工作的同学来说 是质的提升。

前言近期，非常多的同学反馈，在各大公司面试中频繁被问到“AI和数据开发如何结合?”很多人的回答仅停留在：“我用GPT、DeepSeek、Kimi 或者豆包查过Python UDF写法、SQL语法等”——这确实偏离了面试官的考察初衷面试官真正想听见的是，你是否将 AI 真正融入数据开发工作流，是否有一些落地实践或创新思考？今天就来跟大家剖析一下，AI和数据开发的结合主要有哪些方面：AI 大模型问答工具辅助开发：利用GPT、DeepSeek、豆包等大模型聊天工具，快速解答日常开发中遇到的技术问题（如 复杂函数使用、慢SQL调优、业务知识搜索等），提升问题排查与学习效率AI 编码工具提升开发效率：借...