新来的实习生把公司内网搞垮了！

2026_0306-19:00_趣链1. 自我介绍2. mcp服务器你是怎么实现的3. 文件更新了你是怎么检测的到的？4. js数据类型5. 怎么判断数据类型6. 对象类型怎么判断7. js数组常见方法8. splice的三个参数是什么9. css垂直居中方法10. 绝对定位的元素是相当于谁定位的11. static也可以被定位吗？12. 平时怎么使用ai coding的，可以详细讲一下吗？13. git的话如果要在a分支然后把b分支合并到c分支怎么做14. 如果我想在a分支把b分支的几个commit切过来怎么实现？15. vue多还是react多16. vue怎么实现一个计算属性？17. react相关的钩子熟悉吗？18. 反问

3.24 技术+hr面 2h技术面1. 对笔试的每一道题进行拷打和追问引申(很多，忘得差不多了，大概记得以下几个)- String的底层，”+”拼接的原理- ArrayList和LinkedList的区别，插入删除元素的流程- 包装类的作用- 接口，抽象类与子类- 初始化的过程- try catch finally，return的结果存储的位置(局部变量表)- 为什么String，Byte，Short是不可变的，如果Map被final修饰，为什么仍然可以添加元素- 多线程join对应主函数中的作用，CPU调度2. 实习拷打3. MQTT是什么，与TCP的关系，QoS4. HTTP1.0，1.1，2.0，3.05. 服务器推送是什么，如何开启6. 高并发情况下选座购票的具体流程，如何保证不会超卖7. Redisson相比直接使用Redis实现分布式锁，有什么区别hr面略

现在入门AI，还是按照自己的项目方向吧，具体可能是RAG这种轻量级、易落地、贴近业务的方向，远比一上来啃深度学习理论、从头训练大模型更适合新手，也更能快速积累可展示的项目经验。毕竟对大多数非算法岗的开发者来说，AI 入门的核心不是 “造轮子”，而是 “用轮子”——RAG（检索增强生成）就是这样一个绝佳的切入点：它不需要深厚的机器学习功底，基于 LangChain、Chroma 这些成熟框架就能快速上手；它的应用场景足够广泛，不管是企业知识库问答、智能客服，还是垂直领域的文档检索，都能找到落地场景；更重要的是，RAG 项目的完整链路（数据预处理→向量存储→检索策略→LLM 调用→结果优化），能帮你串联起 AI 应用开发的核心流程。除了 RAG，还有几个和后端开发强相关的入门方向也值得考虑：Agent 智能体开发：基于 LangChain 或 AutoGPT，搭建一个能自主完成任务的小助手（比如 “代码调试 Agent”“简历优化 Agent”），核心是理解工具调用、prompt 编排逻辑，和后端的接口设计思维高度契合；大模型微调（LoRA）：不用从头训练，针对垂直领域数据做轻量化微调，比如用公司内部文档微调开源模型，实现更精准的专属问答，适合想深入模型应用层的开发者；AI + 后端工程化：比如用 AI 生成接口测试用例、自动优化 SQL 语句、排查 JVM 异常日志，把 AI 工具融入日常开发流程，这也是后端岗位现在非常看重的能力。入门的关键不是 “贪多求全”，而是选一个方向做深做透：比如先搭一个简单的 RAG 知识库，再逐步优化检索策略（比如混合检索、重排），最后部署成一个可访问的 API 服务。这样一套完整的项目经验，写在简历上远比 “了解大模型概念” 更有说服力。毕竟现在的 AI 岗位，更青睐 “懂业务、能落地” 的开发者，而不是只会背理论的 “纸上谈兵者”。选对一个贴近自己技术栈的方向，快速做出 demo，才是最高效的入门路径。

最近养龙虾火得有点离谱。技术群、朋友聚会、公司内网，到处都是配置截图——接入了这个，打通了那个，甚至有人做起了付费上门安装服务，还有人打着这个旗号搞擦边，甚至zf出台了鼓励政策。一个月前我也跟着装了，然后看着那个界面一头雾水：这有啥好用的？当然后来发现，网上咋咋呼呼的，其实大多数人根本没用起来。截图发出去，点赞收藏，在评论区指指点点，然后没有下文了。真正落到实处的，我没见到几个。为数不多的一个同事，是用Claude Code给自己写了套代码审查工具，现在日常开发直接用它跑。但这种人是少数，大家更多讨论的，是关于这件事的焦虑，而不是这件事本身。（说真的，一直揪着不放的似乎是自媒体们......那些卖API的倒是赚翻了）。这种焦虑在工业界尤其明显。我在一家电商公司的AI中心实习，部门提倡用AI工具，有员工自发配置，有线下交流会。工业界极度追求效率，希望员工时刻follow新技术——但这种氛围有时候会变成一种隐性的压力，不跟就是落后，不养就是不上进。有次leader让我试一个新的数据框架，我折腾了一天，最后发现根本不适配我们的任务= =。不过也难免，一个工具好不好用，试过才知道，但试的成本是真实的。学校里反而没这种压力。同门几乎没人用这些工具，一方面太贵，另一方面，现有的工具其实已经够用了。我们是懂代码的人，看到一个改动，想知道它改了什么、为什么改、改得对不对，在VS Code里看比在终端里直观得多。没有业界那种效率压力，对新工具自然也没那么敏感，导师那边更不在意，任务完成就行。闲的没事折腾完之后，我看着那个API key的界面发呆，不知道我鼓捣半天是要干什么，好像只是因为它火？但我其实并没有什么需要它24小时一直运行的任务。太多人把手段当成目的了。纺织机比织毛衣针高效多了，但如果你是厨师，你用它干啥呢？会发个消息，跟风接入飞书，不算会用工具。更重要的是判断你的任务性质、项目周期，需要考虑到这个工具引入之后的收益和安全风险，真的有这个必要吗？