2026年了，写代码还在纯手搓？ 兄弟，时代变了。当个AI 邪修是真爽啊！ 这不仅仅是写代码，这是一套完整的自动化流水线。拥有一支AI 军团：既有负责搬砖的马仔，也有负责管事的管家。1️⃣ Copilot：肌肉记忆自动补全的 T0 选手。它不像是在帮你思考，更像是你的潜意识。当我写下 // 计算信噪比，它已经把公式代码灰显出来了。最佳场景： 写那些繁琐、重复、样板式的代码（比如写一大堆 get/set，或者写 C++ 的重载函数）。2️⃣ Cursor：神级IDE 能听懂人话的编辑器（VS Code 的完美进化体）：真正的黑科技。“重构这个模块，把单线程改成多线程，顺便更新所有接口。”它会自动...

为什么我连一个实习都找不到啊！！找了两个星期，屁都没有！！

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...