27届决心开发和算法走的第1天

刷遍了牛客的吐槽帖，大家都在骂“都2026年AI时代了，面试还在死磕八股，毫无意义”。我特别能共情这种吐槽，毕竟谁没被JVM、MySQL的偏难怪题拷打过呢？但骂归骂，我们必须清醒地认清一个现实：哪怕AI能帮我们写90%的代码，面试问八股这件事，短期之内根本不会消失。我们能做的，不是抱怨，是搞清楚“为什么还要问八股？该不该准备？怎么高效准备？遇到纯八股公司要不要跑？”今天就把这些问题讲透，给所有正在春招的应届生，一份最清醒、最实用的备考指南。一、先搞懂：都2026年了，为什么面试还在疯狂问八股？很多人说“AI都能写代码了，问八股还有什么用？”，其实企业面试问八股，从来不是看你能不能背下来，背后有...

四月过去快一半了，也面了几家了，明显感觉到这些中大厂业务部门的所谓算法分成三种不同的态度：1. 画饼，团队本身之前的算法工程和大模型其实不怎么沾边，说是有一些“预研”的东西，但还是以维护历史包袱、保证现有业务和ai能力的交付为主，所谓的“预研”无论从技术难度还是从落地成本的角度来说都是极大的未知数，实习生要么碰陈旧业务和前沿脱节，要么扎进未知领域用几个月搏产出，风险极大。2. 从已有落地技术角度出发，考虑Anthropic等公司在vibe coding等场景的成熟经验，尝试融入到现有产品方案中，缺乏整个商业模式的逻辑闭环，大多只是为了蹭技术热点强上功能，把已有的成功案例吸收进产品，再反过来论证这个功能本身有用，这样虽然稳妥、可以保证产出一定的功能，但目标本身有盲目性，没有论证功能本身的价值就去跟风实现，长期来看有负产出的风险，对于实习生来说倒是无所谓，至少能有些产出。3. 从自身产品定位、已有商业模式出发，用新的ai技术优化效率和体验、强化已有的产品地位，需要在垂直领域落地走在最前沿，这种策略眼光比较长远，相比于第一种，区别在于团队整体方向都转向了，要把ai能力深刻融入到旧业务中，保持并扩大竞争力，缺点是发展是长期的、阶梯式的，短期内的探索可能也和api boy没什么区别，做做工程性的兜底工作，这部分完备了之后再从模型层面优化上限，适合实习+转正一直干下去，深耕垂直领域。本来应该还有第四种，就是完全的新业务、新技术，没有历史包袱，直接切入前沿，不过这种一般都在初创或独角兽，中大厂还没见过这样的，这种对应届生来说太赌了。不做基模的算法工程师，完全是在产品、工程、算法的夹缝中生存，“业务部门做模型”一方面需要公司的算力资源分散到具体业务部门，另一方面方案中永远有sota闭源模型api作为对比，用有限的资源在模型能力的长跑中跑赢头部基模厂太难，真的有志于炼丹的同学还是要想尽办法挤进基模组，否则就要做好“算法工程但和前沿大模型研究没什么关系”的心理准备。

我的 Go 脚手架代码生成器开源了！🎉go-scaffolding：一个开箱即用的 Go RBAC 权限管理系统，自带强大代码生成器，让后端开发效率翻倍！一、项目起源：为什么我要造这个轮子？作为一名 Go 后端开发者，我几乎每个新项目都要重复做这些事：搭建项目结构集成数据库 ORM实现用户认证与授权（RBAC）编写 CRUD 的 Controller、Service、Model、Request 验证…生成 API 文档太累了！ 而且每做一个新模块（比如“商品管理”、“订单管理”），就要手写一大坨结构类似的代码。这简直是对程序员生命的浪费。于是，go-scaffolding 诞生了 —— 它不...

麻了，暑期挂麻了。人人说保底的华为笔试还没过，雪上加霜，大挂特挂，怎么办