有一次我对 AI 提了一个离谱到自己都觉得好笑的 Java 需求：“帮我写一个程序，自动找出所有内存泄漏、生成修复补丁，并直接提交到 Git。”这需求看起来像“自动化神器”，但本质是想让 AI 变成一个会理解业务、会分析代码、会操作版本库的全能工程师。更离谱的是我还加了一句：“顺便统一项目所有日志格式、处理所有异常，并回滚到上一版本。”AI 当然给了我一套很完整的方案，但我知道真正落地会非常复杂，也很可能把项目搞崩。后来我才明白，离谱的需求可以问，但别指望 AI 代替工程师做所有决定。

1. 多做一劳永逸的事情。很多事情一次学会基本可以大学四年都不再为这类事情发愁。小的比如学会markdown，记笔记就变得方便快捷；大的比如自己经常要发布上线服务，就花几天搭建一个集群。2. 时刻具备3-7天掌握一项技能的心理准备。无论是学科竞赛、期末考试，还是准备实习、秋招，很多时候当你需要快速运用某项技能做事的时候，不会有那么多时间给你准备，这时候就需要速成。3. 加入/组建一个技术团体，社团/面试群/社群/技术博主的圈子，并且养成水群习惯。只有你参与并融入你正在追求的事业的氛围里，你才能保持动力去做一件事。推荐一个博主【程序员牛肉】的圈子：https://pd.qq.com/s/daelsgft54. 尽早明确自己距离目标还差什么。很多人学习的非常努力，但是方向不明确。最简单的例子，很多我帮忙找实习秋招的朋友，简历都过不了，却花大把时间在背八股上。面试的过程是阶段性的，要考虑的先是有面试机会、再是怎么面试。5. 思维不要被约束。后端语言java、c++可以，golang也可以；项目苍穹外卖、黑马点评可以，github上的高star项目也可以；数据库用mysql、redis可以，用postgresql也可以；项目里的ai模块用rag、mcp可以，最简单的function call也可以。帮很多人看简历问题的时候，很多东西都是硬写上去的，项目是自己的，不是非要和网上大流一致才是好项目。

沟通了60多份目前0面，打招呼多半未读，部分已读不回，寒假找不到实习的话瓦塔西😭优化了下简历，换了个模板试着引入背景，有无大手子拷打一下

自我介绍我看你做了一个抽奖系统，就这个系统实现的时候遇到的最大的困难是什么抽奖系统用的是框架，还是手搓的？（回答手搓的），那说一下实现的细节为什么要用 MQ，它使用的意义在哪？细说一下策略模式和责任链模式在项目中是如何使用的？介绍一下另外一个项目使用 ai 编程的时候有碰到什么问题吗，并且有什么收获吗？项目测试是怎么测的？