当时是大学时期，需要小组作业，然后基本都是我带室友，我直接让 AI 基于 README 文档的技术栈去生成前后端项目，并且可以利用 OpenAPI 去自动生成接口请求，像数据库表设计也是可以做到的，甚至后来的小组作业的word报告 AI 也可以很好的完成，毕竟课设一般没有 AI 查重率这一说法，而且像自动化部署， AI 也可以编写一些脚本进行辅助！

在这个人均“985”、个个“拼命三郎”的时代，看着朋友圈里凌晨三点的加班打卡，和图书馆里坐穿板凳的考研笔记，我不得不承认一个残酷的事实： 在“学习”和“工作”这条赛道上，我彻底卷不过你们了。 我的大脑似乎有它自己的想法，每当试图输入复杂的公式或晦涩的单词时，它就会自动开启省电模式，发出滋滋的抗议声。与其在书桌前痛苦地“磨洋工”，不如顺从天性，去寻找那个属于我的“高光时刻”。 于是，我转身投入了游戏的怀抱。既然卷不过智商和学历，那我只能卷手速和意识了。 这是一场属于我的、没有硝烟的战争。 在这个虚拟世界里，我不再是那个唯唯诺诺的“小透明”。为了冲上王者，我研究每一个英雄的技能机制，背诵每一张地图...

1.深度AI使用建立自己的project无论是chatgpt还是deepseek,claude,都面临一个联网就无法上传文件的缺点。这样会导致我们每次问AI问题的时候无法基于之前给的资料，现在付费版的chatgpt,claude都有project的概念。比如我们可以把新建一个project，把产品需求文档、会议记录以及与项目相关的资料都传到project里。这样你再去提问，就可以最大程度得到基于真实资料的回复，降低AI幻觉。AI很吃上下文，你给的越准确越多，它消化的越多。2.灵活使用不同AI这句话说起来简单，但是其实我们人总会有一种路径依赖。如果用惯了一种工具，很难去更新迭代，现在AI发展速度如此之快，对于不同问题都有更匹配的AI工具。对于难题，还可以同时丢给不同AI，比如现在你要策划一个论坛活动，你同时问几个模型，有点先从目标群体入手，有点还指定财务预算，有点更看重流程。把不同Ai的深度思考进行对比，才能对这件事有一个更立体的认识。推理过程有时候比答案更重要。3.精准打磨promptprompt是与AI对话的“第一界面”，它的质量直接决定输出的深度。如果只是简单的提问，得到的回到也肯定只是浅显的回复。有效的prompt应该包含三部分。角色，任务，要求。例如:我是一名26届校招生，请基于我给你的公司招聘信息，结合我的简历，找出专业匹配度最高的3个岗位，并列出适配的理由，最后给出推荐优先级。即使你有Project中的丰富资料，如果提问模糊，AI仍可能忽略关键信息或产生幻觉。所以精准打磨Prompt是用好AI的关键。

这段时间免费帮大家答疑，接触到了很多26届秋招的同学，有人成功拿到满意offer，有人遗憾失利，也有不少研一、研二的粉丝来问求职规划的事所以整理了今年秋招的成功和失利经验，不管是27届要参加秋招的同学，还是刚准备规划的研一、研二同学，都能参考下，希望能帮大家少走点弯路1️⃣ 别等！行动要趁早有同学学历很高，但是还是秋招0offer，其实99%都栽在“太晚了”三个字上！被导师压榨、0基础迷茫、纠结转啥方向…越犹豫越拖延，最后彻底赶不上趟想告诉现在27届，你们的竞争对手里，已经有人找到寒假实习、做完好几个项目，甚至开始系统学知识点了。再拖延下去，真的会跟不上节奏，所以不管打算做什么，都要尽快确定别...