美团4.12笔试

最近和老同事们闲聊，聊其他事时大家可能争得面红耳赤，但一提到前端开发，我们都异口同声地觉得，前端这行已经明显在走下坡路了。经常听到小道消息，比如某个前端团队解散，只剩几个人并到后端去；某个部门今年没前端岗位；团队有前端离职后，就不补人了。当然，还没到大规模失业的程度，公司大多是慢慢缩减前端HC，但这衰退趋势太明显了。我觉得，这颓势从微服务推崇的前后端分离成为主流时就埋下了种子，AI Coding只是加速了它。前端基本只负责接收后端结果渲染页面，一个前端往往对接四五个后端，因为页面搭建不需要那么多人（现实就是这么残酷）。大厂的中台有海量成熟UI组件，npm一拉就能用，快速搭页面，然后定义变量调用...

说真的，提前实习在我这完全没半点好处，反而把毕业前的快乐时光全搅和了！本来拿到 offer 后，明明可以好好享受最后一段无忧无虑的校园生活，跟朋友聚餐、旅行、好好放松，结果现在提前实习的风气越来越浓，逼着人早早去公司当社畜，提前体验那种朝九晚五、被工作追着跑的日子 —— 毕竟这种生活以后要过几十年，真没必要提前透支！反而我觉得，不打算转正的实习才是真・爽局！不用顾忌 “表现不好影响转正”，不用硬扛着做不喜欢的活，也不用小心翼翼看领导脸色，觉得工作没意思、学不到东西，或者单纯不想干了，随时能拍屁股走人，主打一个 “老子不转正，谁也管不着” 的自由。这种没有心理负担的实习，才不用把自己逼得紧绷，反而能更真实地感受工作氛围，合得来就多干阵子，合不来就及时抽身，比提前实习硬熬舒服多了！

不知道为什么会有这种雷霆惩罚

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...