最近刷牛客，看到好多老哥在焦虑“AI会不会抢开发饭碗”，转身就去报了个什么“高级提示词工程师”的课。说句实在话，作为每天在业务需求里打滚的后端开发，站在面试官的角度来看：没人关心你Prompt写得多有诗意，大家只关心你能不能用AI解决真实的业务痛点。如果你想在简历里加上亮眼的“AI含金量”，建议把精力砸在这几个方向：1. 掌握 AI 工作流编排与自动化落地（核心竞争力）现在单纯调一个大模型的 API 已经不稀奇了，稀奇的是工程化落地。 把 AI 接入现有的自动化流程中才是王道。比如，你能熟练使用 Dify 这类平台，把复杂的操作编排成流水线——哪怕是搭一个自动生成内容并推送到小红书等平台的发布...

依旧二十多分钟离职要多久，什么时候能到，能实习多久拷打实习，只拷打了其中一个，因为很垂mysql八股 索引最左前缀原则讲讲hashmap跟hashtable设计一个线程安全的批量删除hashmap的value的功能（太紧张了乱答的，面完了脑子里立马想到了）讲讲垃圾回收机制https消息积压怎么做手撕，合并两个有序数组反问，业务、自己的表现如何（说是经历很垂）没把握住机会，泪目了

众所不周知（本人瞎编的）如果进大厂是玩游戏赢了mvp，那我们可以简单粗暴把拿下mvp的同学们分为高学历，强能力和关系户也就是数值哥，手法哥和机制怪那我们再回过头看这个问题，也可以简单粗暴的理解为：数值哥以为自己老有操作了；手法哥以为自己数值老高了；机制怪以为自己两者兼顾呢~

1. 介绍一下你做过的最复杂的项目，架构是怎样的？参考答案：我做过一个电商平台的订单系统，这是整个项目中最复杂的模块。系统采用微服务架构，订单服务是核心服务之一，与用户服务、商品服务、库存服务、支付服务、物流服务等多个服务交互。架构设计：接入层用Nginx做负载均衡和反向代理，配置了限流规则。应用层用Spring Cloud构建微服务，包括订单服务、库存服务、支付服务等，用Nacos做服务注册发现和配置中心。服务间通信用Feign做HTTP调用，用Sentinel做限流降级熔断。数据层：订单表按用户ID分库分表，用ShardingSphere做分库分表中间件，分了8个库，每个库16张表。用Re...