想找java后端暑期实习

接上文，不知上文的同学，请自行查看专栏，按顺序阅读即可。环境变量配置好以后，这次我们可以打开Trae了，进入之后，首先去设置找到规则设置。如图所示：然后我们需要关注的是个人规则和项目规则。如图所示：个人规则：规则全局生效，不管你打开什么项目这个规则都是跟着你走的，所以不要写的太具体。写一些简明扼要的即可。请保持对话语言为中文我的系统为 Windows请在生成代码时添加函数级注释项目规则：只针对某一个项目来讲，对于实习生来说，最关键的几个规则我写一下，剩下的规则还得靠自己根据项目来编写。1.确保每次代码变更不会破坏现有功能，且尽可能保持最小的改动。2.以代码逻辑为主，行级、方法级注释只做参考。不...

开发中的甩锅，当然是前后端，产品经理，测试之间的甩锅了，项目不出问题到没事，一有问题，前端甩给后端，后端甩给测试，测试甩给产品，产品再甩给前端，或者他们之间互相乱甩，你进一个氛围不好的组，就是咔咔甩锅

我们正处在AI的技术奇点——埃隆·马斯克2026首次访谈。 曾经，我以为即使AI指数级增长，但是看到网上各种舆论，没有多想的我，觉得AI还有一段不短的路要走，当然这是我思维没有介入的情况下的结果。但是昨天晚上，我突然坐了起来，我发现这不就是《因为当前的不成熟而否定未来的发展》吗？于是我起身，再次好好了解AI的发展趋势。 我发现，还是低估了AI的发展速度，这不是指数级增长，这是爆炸级增长，技术奇点，下一步就是大爆炸。 阿里这么强的公司，居然都宣布未来3年投入4000亿，ALL IN AI了，看来形势是很紧急了。（AI发展速度，答案来自于AI，但是个人觉得仍然保守，因为这是个加速度在增加的过程，而...

Java 作为后端主力语言很抗打，但想拓宽赛道，有两个方向可以试试。第一是云原生相关(Docker+K8s),之前实习部署项目，本地跑的好好的，到测试环境就各种依赖冲突，折腾了两天没搞定。后来学了Docker，把项目和依赖打包成镜像，一键部署，再也没踩过环境的坑。现在大厂后端岗位几乎都要求懂点云原生，哪怕只是基础的镜像打包、容器编排，面试时提一嘴都能加分。第二是AI工程化相关技能了。不用深钻算法，重点学怎么把AI 模型落地到业务里，比如用Python+LangChain个简单的代码文档生成脚本，或者对接大模型 API做个内部需求分析小工具。我之前用这个帮组里生成接口注释，节省了不少重复工作，带教还夸我会找提效方法，现在很多公司都在搞AI+业务，懂点工程化落地，比只会写CURD 的后端更有竞争力。不用贪多，先吃透一个方向，技能树慢慢点，比盲目跟风学一堆新技术更实在。