大厂开始把 AI Coding 纳入考核标准，这波技术周期的洗牌，对求职者来说，两极分化太严重了。千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金，时代的大浪打过来，谁在裸泳一目了然。对于有底子的老鸟， 他们脑子里本来就装着整个项目的宏观架构图，AI 在他们眼里就是一个“高级外包”。动动嘴皮子把任务一拆解，开发效率直接原地起飞。 但对于只靠背八股文、纯刷题的小白来说，这里面可是个大坑。底层的网络协议、时间复杂度、内存管理不清楚，一旦线上爆出并发 Bug 或者内存泄漏，那么你连查错的切入点都找不到。面试官随便挑一行代码深挖两句，当场就会被凿穿，那会就是菊花残，满地伤，花落人断肠了。归根结底，大厂考你 AI Cod...

26年是不是都要大力搞AI，现在做Agent就是最好的方向吗。。

AI与八股 "介绍一下AI的技术理解" 回答要点：  Skill概念：技能说明书，渐进式加载，更精确 MCP vs Function Calling：MCP是统一标准，Function Calling需自定义 Transformer：QKV注意力机制，编码器理解语义，解码器生成文本  "对RAG的向量库有了解吗？" 回答要点：  PGVector：项目中使用，500万以下数据，开发友好 Milvus：专业开源向量库，支持分布式 作用：向量存储，权重分配，精准定位知识  "怎么把文档转换成向量库？" 回答要点：  文档预处理：加载、转换...