27届双非java简历

1. arraylist和linklist的区别和底层2. AOP和OOP3.redis的逻辑过期4.泛形擦除5.面向对象是解决什么问题6.讲一下rabbitmq怎么解耦7.springboot和普通java项目的区别8.优惠卷秒杀你是怎么实现的9.lua脚本有什么用，除了在redis还有在别的地方用过吗10.为什么要用react不用vue11.讲一下rag12.讲一下embadding的过程13.向量存在哪里面试官建议1.要了解自己做的东西 能讲得出来2.不能一味的依赖ai 要驾驭ai

九本大学（学院本），27届。目前0段实习，现在手上有两个offerr，一个创业惠康的offer说前期实习生不分流（看网上帖子，大概率进去干实施），另一个某某研究院的后端开发岗算是小厂。该如何选择，本人还是想往java开发发展的

28届后端选手，之前也没有参加开源项目的经历，所以想参加开源之夏提升自己并为开源社区做贡献。今年的官网好像还没出，听说需要自己提前联系导师提前到社区做贡献中选几率会大一些，可目前官网的项目都是去年的，怎么看这个导师今年还有没有项目，而且之前也没有进过社区，求大佬帮助。另外如果今年没有参加的话，我也想通过其他途径参加开源社区。本人技术还可以，目前在北京一家小厂实习，不过后端业务比较少，所以想继续沉淀自己的技术，而且自我认为对事情非常认真负责，不用担心我跑路

说一说之前很火的提示词吧，但是随着AI能力的提升，提示词越来越不重要了。对初级需求，提示词确实越来越 “轻量化”，随便一句 “用 Java 写个简单的用户登录接口”，AI 就能给出能用的代码；但对复杂场景、高要求的 AI Coding 任务，提示词非但没失效，反而升级成了 “精准指令工程”，是拉开效率差距的关键。可一旦碰到复杂业务逻辑、性能优化、架构设计这类硬核需求，就会发现 “会写提示词” 和 “不会写提示词” 的天壤之别。比如同样是让 AI 优化 MySQL 慢查询，普通提示词是 “帮我优化这段 SQL”，AI 可能只会给出加索引的建议；但精准的指令是 “我有一个电商订单查询 SQL，数据量 100 万 +，现在执行时间 2 秒，要求优化到 500ms 内，限制只能调整索引和 SQL 结构，不能改表结构，还要考虑分库分表的兼容性”—— 这种带约束条件、业务背景、性能指标的提示词，才能让 AI 输出真正落地的方案。更重要的是，AI Coding 的核心需求正在从 “生成代码” 转向 “解决问题”。比如你让 AI 排查一个 Spring Boot 接口的超时问题，只说 “接口超时了，帮我看看”，AI 大概率会罗列一堆通用原因；但如果你在提示词里加上 “接口调用了第三方支付 API，超时发生在高峰期，日志显示有大量数据库锁等待”，AI 就能直接定位到 “第三方 API 熔断机制缺失”“数据库事务过长” 等具体问题，甚至给出代码级的解决方案。还有一个容易被忽略的点：提示词是帮你 “驯服 AI 幻觉” 的关键。AI Coding 最头疼的就是生成 “看起来对但实际跑不通” 的代码，比如引用不存在的类、用错框架 API。这时候，在提示词里加上 “代码必须符合 Spring Boot 2.7 版本规范，禁止使用废弃 API，给出完整的依赖配置和测试用例”，就能大幅降低幻觉概率 —— 这种 “精准约束”，本质就是高级提示词技巧。说到底，AI 能力提升后，提示词的 “复杂度” 降低了，但 “精准度” 要求更高了 。它不再需要华丽的模板，却需要你把业务需求、技术约束、性能指标讲清楚。对初级开发者来说，随便写写就能用；但对想靠 AI 提升核心工作效率的工程师，“写好提示词” 依然是 AI Coding 的核心实战技巧。