1.场景来源：工作中逐步接入AI和AI的 workflow，打算生活中也用起来，因为好像是年初的时候听杨天真的播客，里面有一句话是这么写的。“我在用AI算命，不是因为我有多相信算命这个事，而是算命的本质是在利用AI进行计算，本质是算力比拼” 2.做法：我的初步workflow大致分为4类，假设有书友看到可以说自己的想法，如图。分为典型的成功案例、典型的失败案例、对话流应该是怎么样的、可被复制给其他AI的框架 3.在开始对话前，最好还是先给出你的近况，我测试了一个小问题。因为差不多1年里只看了一本名著和十几本电子小说，这就产生了图3的对话，这一点是比较有意思的，对这点的review是我之前从没有...

驰骋网络 golang后端1.介绍一下你实习的项目1.你是怎么判断需要切分视频图片的，怎么丢取掉需要模糊的2.ai助手的知识库3.embedding模型的原理4.kafak是怎么消费的5.索引调优是怎么做的6.explain的分析值具体有哪些7.你是怎么判断需要建立联合索引的8.go的context9.具体的例子有吗10.go的gmp模型11.go比python强在哪里12.前端怎么把用户名和密码安全的传输过去13.https有哪些协议是明文的

前言：印象中很久没更新干货了，近期入职后学到了很多东西---不只是知识，还有职场生存法则。也是从这一段开始，我才算在"做事"。今天就挑选我觉得最值得分享的三点。没有大词，都是我踩过的坑。一、对数据敏感我最近在跟着 mt 做 Agent 调优，曾经就做过把人工测试用例转化为自动化用例。听起来就是个体力活，对吧？一开始我也这么觉得，跑通了就发周报："本周转化了 XX 条用例。"mt 看完只回了我一句："然后呢？" 接着问了我一串问题：转化后的自动化覆盖率是多少？相对人工用例覆盖了百分之几？通过率是多少？失败的是真 bug 还是用例本身写得...

bg2本 大一大二太摆了，一直玩游戏去了。目前每天学8小时，只准备了一个微服务项目，比特的在线判题系统，简历也没写，八股才背了一点和项目相关的，算法hot100也才刷20+晚上躺在床上看牛友们的简历，参考到我的进度越来越焦虑和没动力。目前不知道是速成黑马点评(直接下载源码本地运行+背相关八股)，背八股+刷算法全力冲中小厂java后端开发日常实习(如果能进中厂已经是祖坟冒烟了)，赶在秋招前拿到一段实习经历还是好好再准备一个项目，背八股和hot100刷完直接冲秋招。前辈们能给点建议吗?(比如什么项目可以，点评，或者其他什么项目)