人已麻，但还能继续学

AI Infra 是未来 5–10 年非常确定的岗位方向之一，而且相比纯算法岗，门槛更工程化、需求更大、年龄更友好。AI Infra 技能栈你可以把技能栈理解为 4 层：第1层：基础工程能力（必须）这是门槛：LinuxPython / Go计算机网络操作系统DockerKubernetes数据库（MySQL / Redis）分布式系统基础API开发（FastAPI / Flask）并发 / 异步 / 队列（Kafka / RabbitMQ）这一层本质是：后端工程师能力第2层：AI工程能力这一层开始进入 AI Infra：PyTorch 基础模型推理（inference）模型部署（TorchSe...

压力很大，面试官全程高压，问的问题不难，但是没有任何反馈，很慌张，也无算法。实习问了20分钟，一直问我你们做的有什么用，总时长一小时1.学校都有什么课程2.spring的ioc原理以及优点3.除了解耦还知道什么？4.springboot与spring区别，二者的源码看过没？Tomcat了解嘛？有没有具体看过5.spring的bean，面试官一直在重复一个思想问我懂不懂，完全没听过6.mybatis是干什么的？ibatis用过没？平常怎么写SQL？完全不写嘛？7.设计一个分布式双十一秒杀系统（前端，网关，缓存，数据库防超卖全设计）8.怎么做限流9.缓存与数据库一致性，你做异步要用户等你嘛？10.负载均衡怎么做11.多数据中心还是单数据中心，如果出现没卖完怎么做（到这完全不会了，面试官直接说换个话题吧）12.平常读书吗？13.上过哲学课嘛？14.兴趣爱好有没有15.对ai的看法16.来深圳有问题嘛？17.为什么不考研18.上大学带给了你什么？你提升在哪里，有没有具体的例子？反问：1.现在手机都有应用市场，应用宝怎么盈利？除了手机应用市场还是有人用，现在在做跨端，微软都有合作，之后会进军mac，主要做游戏，腾讯本身就是游戏大户。2.面试表现？整体评价一下会给到反馈。面完直接变HR面，今天HR面后，已经转为录用评估了，来牛客许个愿，暑期现在还没什么面试，希望能拿个offer之后再考虑要不要留在手子吧。

最近不管是写课设代码、改春招笔试算法题、做项目调试，还是整理面试思路、写实习日记，基本都离不开AI。把市面上主流的ChatGPT、Claude、豆包、Cursor、Trae全试了个遍，慢慢摸透了哪个场景用哪个最香，再也不用瞎试了。先说说程序员最关心的代码类AI，也是我用得最多的：Cursor算是我写代码的“主力工具”了，直接集成在编辑器里，不用切窗口太香了。写Java后端代码的时候，实时补全逻辑、一键重构代码、调试小BUG，完全贴合写代码的节奏；尤其是写算法题，边写边给提示，比对着ChatGPT复制粘贴舒服太多。缺点就是复杂场景的思路分析稍弱，但日常开发、课设、实习写代码完全够用。Trae这个...