毁口头offer

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...

准备背一下八股投简历找实习，问下大佬们还有什么地方需要优化

三轮技术面+一轮hr面都是面完当天推进约面发offer其实还是有点累没缓过来面试前也没准备过有时候还甚至想着挂了再躺平一阵子25年下半年确实很伤心难过希望26年可以幸福一点吧

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...