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...

update1:约二面了.......二面也是聊聊实习，一个SQL+动态规划update2:1小时后约了hr面update3:问了下hrbp，部门是金融支付业务早上起来没吃饭饿的头晕，还没睡好，一到面试，磕磕巴巴面试就答一两句话，面试官看我两段实习但是面试很菜觉得我很真诚没有包装这件事。。。

Prompt名称 ELITE LIFE ARCHITECTPrompt解释它是一个高度结构化的“人生重构”提示词，专门设计来让 AI（比如 ChatGPT、Grok、Claude 等）在一次对话内，把用户从“卡住、混乱、拖延、情绪内耗”的状态，拉出来并快速建立一个清晰、可执行的系统清单。它可以给出极度具体的下一步行动框架，避免用户继续在原地打转。在对话结束时，就会有“卧槽我终于知道该先干嘛了”的强烈行动冲动，而不是又多看了一堆理论。免责声明真实效果因人而异对脑子一团乱、情绪被工作或者拖延绑架的人：往往像被当头一棒，能立刻产生行动。对已经很清醒或只是随便玩玩的人：可能觉得没啥用。It ups t...