1.个人情况介绍，以及AI大模型如何融入个人实践，日常如何使用2.具体说明AI工具如何解决你的开发提效，问题排查，边界测试3.栈和队列的区别，以及各自使用场景4.递归算法和任务调度场景分别使用栈还是队列5.栈和队列在底层实现上数据结构和内存管理上有什么区别6.谈谈java三大特性，封装，继承，多态，以及他们的实际开发应用7.追问封装在实际过程中如何保证安全性和可维护性，要求结合具体场景说明8.追问某个类的封装导致频繁的调用get和set导致性能问题，引发额外的开销，如何优化设计9.什么是缓存穿透，以及造成他的问题是什么，如何解决10.布隆过滤器解决缓存穿透可能存在误判，会对我们的系统产生什么影...

28届985本，科班，一直走的是本科就业的路子，学习Go后端，曾经还因为周围人卷保研而自己早已踏上了“正确的道路”而沾沾自喜。现在大二下，工程和算法能力还可以，但保研基本无望，也不想考研。愈发觉得自己所谓“正确的道路”可能并不是多么明智，AI以惊人的速度进化，一年之后或者两年之后，后端还存在吗？大部分的工作是否都和AI算法之类的强相关呢，但这又是一个需要研究生以上学历、需要卷论文的方向，本科就业者基本碰不到。自己的本科学历会不会在后端工作一两年就被“降本增效”了，或者是到了大三大四根本找不到对口的工作了？抱歉，可能我有点想到哪说到哪了，我不知道自己是不是在杞人忧天，现在有点迷茫，希望各位已经进入业界的大佬能够给我指条明路，谢谢！

很多人被问到这个问题时，第一反应是：“我会把Prompt写好一点。”但如果你真的这么回答，基本就已经输了。因为在真实业务里，大模型从来都不“乖”。它会幻觉、会乱填参数，甚至在极端情况下可能触发危险操作。就比如我之前做项目，有一步是需要让大模型输出一段JSON，我设置了非常严格的提示词，要他直接输出代码而不要带任何的对话，但还是会时不时的输出一句“好的”，让我们猝不及防。话说回来，问题的关键从来不是“让模型更聪明”，而是当模型不靠谱时，你有没有一套机制兜住它。所以如果你打算包装自己为一个真正有经验的工程师，就需要把这个问题拆成一整套体系，而不是一句prompt优化。（回答思路放在了文末）我们可以...