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加班真的很不爽，这话一点都不夸张。白天写不完的需求，被推到深夜；本该属于生活的时间，被一句“紧急一下”悄悄拿走。人坐在工位上，代码还在跑，身体却早就开始报警。这几年，经常能看到“某某程序员因长期加班出事了”的消息。标题冰冷，几行字带过，却是一个人透支健康、压缩人生后的全部结果。需求会迭代，版本会更新，但倒下的人，没法重启。最讽刺的是，加班常被包装成“奋斗”“责任感”，可身体并不理解这些词。它只记得熬过的夜、错过的饭点和被忽视的疲惫。等问题真正出现时，项目还在继续，工位很快会被填上。工作很重要，但不该用命来换。能拒绝的加班就拒绝，能白天解决的事别拖到深夜。代码可以慢慢写，人生却没有回滚键。

关于“实习生工资多少才算正常”，其实并没有一个放之四海而皆准的标准，但如果结合一线城市的生活成本、工作强度以及实习本身创造的价值来看，我个人认为6000 元左右应当是一个基本及格线，也就是每天 200 多元。如果能达到 300、400 元一天，甚至更高，那无疑是更理想的状态。首先，从现实成本看，房租、通勤、餐饮几乎都是刚性支出。低于这个水平的实习，往往意味着实习生需要用家庭或存款“倒贴”工作，这在长期来看并不合理。实习本质上是学习，但并不等于“廉价劳动力”，更不应该是经济压力的来源。其次，愿意给实习生更高薪资的公司，通常不会是差公司。这至少说明两点：一是公司资金相对充足，不是靠压缩人力成本勉强维持；二是公司认可实习生的价值，希望你真正参与业务、创造产出，而不是只做边角料工作。很多高薪实习往往伴随着更规范的培养体系、更高的信息密度和更真实的项目经验。当然，高工资并不等于一切，但它往往是一个重要信号。能给到 300、400 元一天甚至更多的公司，往往对效率、能力和长期发展更有追求，也更可能处在一个有前景的赛道中。总结来说，实习工资不仅是钱的问题，更是公司态度、实力和发展前景的体现。在条件允许的情况下，争取一份“付得起你时间”的实习，本身就是一种理性选择。

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...