我的是"熟练掌握Redis，有高并发项目经验"。实际情况是：我在一个日活200的内部系统里用过Redis缓存了几个接口，并发峰值大概是……同时在线的三个测试同学。但就是这句话，被面试官揪住问了二十分钟。缓存穿透怎么解决、持久化方案选哪个、数据倾斜怎么处理……我当时脸上镇定，脚趾头在鞋里抠出了三室一厅。最后面试官说了句"你对Redis的理解还有些浅"，我点头称是，心里想的是：浅？我他妈根本没下水。后来我花了两周把Redis真的学了一遍。再被问到同样的问题，答得还不错。所以简历上写了什么不重要，重要的是写完之后有没有真的去补。心虚可以，但别一直虚着。

比预想中晚了一周，时间过得真快啊，感觉越学越多，目前这版简历下周直接开投了，两个项目都是自己用AI敲的，欢迎各位继续拷打，也是在共同交流学习吧。目前可以说出项目架构业务，自己亮点设计的一些思考，技术实现以及技术选型原因，量化指标也准备了一套说辞，但深挖代码估计就寄了；八股过了一遍，属于基本能说点原理理解，但深挖细节估计也寄了；算法简单了解一些整体思路，但手撕估计也寄了；AI可以吹下项目相关的工程实现和一些技术选型，但深挖技术肯定就寄了。总之，基于自身学习状态考量，先投些小厂继续学吧。有道是：“人生南北多歧路，一处春山一路平。”

我投的后台开发。。。这还要面吗

 现在校招简历人人都想沾一点 AI，但大部分同学都陷入一个误区：没做过 AI 模型项目，就在自我评价硬写“精通大模型、熟悉深度学习”，夸张到业务熟练的HR都能一眼看出造假，然后技术面的面试官一问就GG。结合平时简历投递习惯：项目真实用到 AI 才写项目，没做 AI 项目绝不硬吹；AI 能力放在技能+自我评价，低调务实、有依据、不浮夸。技能栏是最安全稳妥的写法，不用夸大 AI 水平，而是写明熟练使用 AI 编程工具，掌握基础提示词用法，能够利用 AI 辅助编码、梳理逻辑、排查问题和整理文档，同时了解大模型基础应用逻辑，具备 AI 辅助开发的思维。项目经历严格遵循真实原则，只有实际接入过大模型 A...