套壳项目直接排除。调个API套个对话框，起名叫"XX智能助手"，面试官问"这跟直接用ChatGPT有什么区别"，你答不上来，比没做还减分。真正值得做的项目有这几类：RAG知识库。把自己的笔记或者公司文档喂进去，做一个能检索能问答的系统。技术上涉及向量数据库、embedding、检索策略，每个环节都有坑可以踩，踩完了就是你的故事。Agent自动化。找一个你自己真实的重复性工作交给AI做。比如自动抓职位信息按条件筛选、自动总结技术周报发邮件。场景越真实越好，面试时说"这个我自己每天在用"比任何包装都有说服力。垂直领域微调。拿开源模型跑一次...

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

最近把自己做的 Super Agent 开源了，一个 Java 技术栈的企业级 AI 智能体平台，分享一下做这个项目过程中的思考。GitHub地址链接：https://github.com/java-up-up/super-agent先说说这个项目解决了什么问题面试被问 RAG、Agent、MCP 的时候，大多数人能说出概念，但一追问细节就卡住了。原因很简单——大家学 AI 的方式基本是跟着教程调 API，跑通一个 Demo 就觉得会了。但 Demo 和能上线的系统之间，差的不是代码量，是对每个环节的深入理解。Super Agent 就是把这些"真正会遇到的问题"都实现了一...