Outer Wilds

那我来抛砖引玉，分享一些不太“官方”、但真的好用的 AI 用法，很多都是日常里慢慢摸出来的。🧠 工作 / 学习效率类把模糊需求翻译成清晰任务写方案、做 PPT、改需求前，先丢给 AI 让它帮我“理一理到底要做什么”。当“随叫随到的解释器”不懂的概念、不明白的逻辑，直接让 AI 用“给新人讲”的方式解释一遍。会议 / 文档快速总结长文档、会议纪要丢进去，先拿一个结构化版本，效率直接翻倍。🧑‍💻 技术 / 实操类当 Debug 搭子报错贴进去，不求它一次解决，但它能帮我缩小问题范围。代码 Review 的第二双眼睛写完代码先让 AI 挑刺，尤其是边界条件和可读性问题。快速学习新技术栈让 AI...

大一大二跟着学校老师做项目打比赛，没想着找日常实习，加上还有其他杂务耽搁。十一月初投了字节训练营但笔试被刷了，一直到十一月底才开始投简历。在boss上投了半个月，投出去七八份，其中有一份内推进快手的客户端，最后也没有音讯。前几天拿到一家小公司的安卓实习面试，结果面试前几分钟告诉我岗位招满了（不过boss上那个HR通知我的时候确实也显示停止招聘了）。八股和算法方面刷了一个多月了，目前主要有以下想法：1. 继续完善IM项目的客户端部分，比如移植到手机移动端上，然后明年争取找大厂客户端实习（有经验的学长推荐多投字节腾讯cpp）。2. 继续完善IM项目的服务端部分，找c++后端实习。但c++软件在制造业比较多，互联网相关的实习少。考虑音视频的话，可能得报班快速做出东西。3. 这学期结束我会做一个大数据相关的课设，在考虑投专业相关的数据开发、数仓这些岗位。4. 还有一个兜底方案：今年暑假的比赛，让我有了在国家电网实习的机会，但还是得准备面试，而且转正要考编。希望大家给点建议，欢迎交流讨论。

感谢那些分享面经的同学，大家结合自己的业务+八股的方式去回答感觉会更好。tips：如果大家对自己的项目业务还不是很熟悉，可以用Trae或者其他的ai IDEA帮你分析整个项目的业务一、核心原理与基础概念请简述 Kafka 的核心原理（架构、数据流转过程）。讲一下你对消息队列的理解（核心价值、适用场景）。Kafka 的核心特性有哪些？Kafka 是推（Push）模式还是拉（Pull）模式？支持批量处理还是单条处理？什么是零拷贝？Kafka 的零拷贝是怎么实现的（底层调用的函数 / 机制）？有了解过 Kafka 分区（Partition）的概念吗？其核心作用是什么？正常情况下，一个 Topic 下...