嘿，兄弟们好，我是飞哥。前阵子我发了那篇上岸感悟，很多兄弟私信我：“飞哥，你老说现在要靠 AI 铲子吃饭，可我发现这 AI 经常‘不听话’，给的回答不是太虚就是格式乱掉，这铲子不好使啊。”确实，很多兄弟还把 AI 当成**“搜索引擎”在用——随手甩个问题，等着它给标准答案。但对于咱们要搞生产级应用的 Java 佬来说，你得把它当成一个“初级开发”或者“外包伙计”**。你给外包下需求，如果只是随口一句“帮我实现个抢票逻辑”，他保准给你搞出一堆 Bug。你得有清晰的文档、明确的边界、严苛的格式要求。这，就是 Prompt Engineering（提示词工程）。它是咱们重构 AI 思维的第一步：把“...

想先找个小厂

海投了五六百份了，都没有回信，全都已读不回，没有约面，小厂实习也没有几个回的，211本这个简历很差吗，是不是再快速补一个agent项目，再补点agent知识，往agent开发那里靠靠，面试才会多一点？求大佬指点引流：腾讯，阿里，字节，pdd，米哈游

项目挑一个讲？这个项目里大部分是大模型，工程上的有讲一下吗？有用到 Agent 吗？Agent 和传统大模型有什么区别？工作记忆了解吗？向量数据库和传统数据库区别是什么？从模型上查询索引结构上、事务上的区别呢？你提到的给 A 推荐的喜好是怎么做的？你的项目如果对标京东、阿里的话，有没有了解到现在成熟的方案？比方说对你的身高体重、用户画像等这类长期记忆的应用。大模型使用向量数据库的诉求是什么？什么场景用向量数据库？向量数据库在 AI 里的核心作用在哪？向量数据库开源的有哪些？ 在毕设过程中，有哪些方案是做过技术调研的？做过压测吗？2000 QPS 的瓶颈在哪里？怎么优化？压测的时候什么指标达到了...