一句话总结：先看这个需求是否合理：需求评审会，再看这个需求给谁做：排期，那你打算怎么做：技术评审，做的怎么样：code review，测试介入。发布这个需求：上线需求评审会：这个实习生都不一定能参与，其实就是产品提完需求之后，大家一起聊一下这个需求的合理性，可行性和价值。一起对其一下对这个项目的理解。排期：看谁最近手里有空闲时间，就把这个需求给谁做。大厂内部都有一个类似日历的东西，相当于需求的时间管理表。你要和各个同学，比如产品，前端，测试协调好时间。比如你说你1.6-1.9预估完成这个需求，那前端是不是预估1.9-1.10完成前端需求？测试是不是预估1.10-1.11完成这个需求？技术评审：...

介绍一下基本情况:岗位:某中厂后端开发实习生，本来学的java，岗位是golang，实际接触的代码全是php😅😅😅工作内容:就是给解决用户在产品使用中反馈的问题，比如看不到评论，收不到通知等等，然后就是查日志，复现问题，调接口，看后端代码。😭😭😭室友在大厂的实习都是写需求啥的，我快一个月了，一行代码没写。😐😐😐求大佬们支个招，该怎么包装这段实习。目前想法:1.因为可以接触到所有代码和接口，看到代码过去的更改记录，打算将工作内容写成负责某某模块开发维护，升级了某个接口这种。然后到时候给面试官展示的就是增加了新方法的整个思路。2.但是吧，接触的全是php，我是不是还得准备php开发框架的东西？而且就算是把过去某一个更改说成自己的，内容也好少啊。3.暑期和秋招还想主攻java，该怎么描述这段实习。佬们支个招吧，孩子没法了。😟😟😟😟

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...