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站在一个辅导员的角度上,一个想要为自己的未来拼一把但是大学前1年挂过科,在学生干部岗位干的不顺心,辞职不干直接跟辅导员闹掰,对于自己未来的职业规划以及学习路径有了一定的了解和尝试,已经有了准备未来实习和入职想法的同学.和一个每天除了上课时间都待在宿舍,每天都在打三角洲和王者荣耀的没有挂过科,积极当学生干部,志愿服务积极准备并参加学校举办的下乡活动并参加大创和挑杯,以及一些直接从导师那里拿项目直接报上去就可以拿到奖项的比赛3-4个.你喜欢哪一个?如果站在未来求职者回望往昔你又想当哪一个

目前的第一梯队是 Cursor 和 GitHub Copilot，两者都将补全功能深化为了高度自动化的智能体（Agent），但侧重不同。Cursor：重构神器。它是一个“AI原生IDE”，能对跨越多文件的复杂逻辑进行一次性规划和修改。当需要重构一个庞大的状态机时，它的“Composer”模式能精准行动。代价是需迁移编辑器，价格更贵。GitHub Copilot：稳健的通用选择。全球使用最广，作为插件几乎覆盖所有主流IDE。其补全和Bug扫描能无缝融入现有工作流，对重度GitHub用户无可替代

大家好，我是程序员鱼皮。最近这两年，只要你接触过 AI 编程，大概率听过一个词，RAG（Retrieval-Augmented Generation）。但很多小伙伴对 RAG 都只是一知半解，导致面试的时候只能说出 “检索增强生成” 这六个字，面试官再多问一点，就只能 “阿巴阿巴”。而这篇文章，是对 RAG 技术的一个全景科普，从最初的 Naive RAG、到现在最主流的 Agentic RAG，总共 16 种主流 RAG 方案，我会一次性给大家讲清楚。以后开发 AI 应用的过程中，无论遇到什么场景，都能选择最合适的 RAG 方案。干货比较多，建议先点赞收藏，再慢慢往下看~什么是 RAG？AI...