一、离谱决策：敏感加密组件，交给实习生“练手”？事情的起因很简单：项目要对接用户隐私数据，必须开发一个通用加密组件，用于所有敏感字段的加解密，而且这个组件后续要嵌入多个模块，属于核心基础工具，稳定性和安全性直接决定整个项目的生死。我们组本来都做好了承接准备，毕竟这类组件需要考虑边界场景、异常处理、性能优化，还得兼容新旧代码，不是随便写个加密算法就行。结果领导开会一拍脑袋：“年轻人要多历练，这个任务交给XX组的实习生吧，让他好好锻炼一下。”当时我们全组都懵了，私下里疯狂吐槽：历练可以找常规需求啊，这种核心通用组件，一旦出问题全链路都要崩，交给连生产环境规范都没摸熟的实习生，这不是埋雷吗？可领导一...

俩实习生全是槽点，还一个个摸鱼摸到飞起，现在就问：这俩到底咋选？怎么带？实习生 A：一点就透，还能活跃组内气氛，妥妥的机灵鬼。但架不住爱忘事、左耳进右耳出，交上来的活儿也就刚够及格线，摸鱼倒是比谁都积极。实习生 B：做事踏实能落地，进度反馈贼及时，让人省心不少。可悟性是真差，一点小事得反复确认八百遍，巨费时间，摸鱼这事儿也没少干。一个机灵是机灵，就是太不省心；一个稳当归稳当，带起来太费劲。换你你选哪个？这俩到底该咋带啊？

项目做了苍穹外卖和黑马点评，感觉外卖太简单了没往简历上写。消息队列也没学，力扣刷了hot100题，不熟练。目标找个中小厂，向各位请教，这种情况能找到嘛？

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...