跳出池子了？

在 Java 开发领域，AI Coding 已经逐渐成为提升效率与代码质量的重要工具，选对工具比盲目跟风更关键。首推通用型大模型，如 ChatGPT、Claude。它们非常适合用于业务逻辑拆解、设计模式讲解、复杂 Bug 定位和代码重构建议，在阅读老代码、理解框架底层原理（如 Spring、JVM）时尤其高效。其次是代码补全与 IDE 深度集成工具，如 GitHub Copilot、Cursor、IntelliJ IDEA 自带的 AI Assistant。这类工具在写 Controller、DTO、Mapper、单元测试时体验极佳，能快速生成样板代码，显著减少重复劳动。对 Java 后端来说...

一句话总结：先看这个需求是否合理：需求评审会，再看这个需求给谁做：排期，那你打算怎么做：技术评审，做的怎么样：code review，测试介入。发布这个需求：上线需求评审会：这个实习生都不一定能参与，其实就是产品提完需求之后，大家一起聊一下这个需求的合理性，可行性和价值。一起对其一下对这个项目的理解。排期：看谁最近手里有空闲时间，就把这个需求给谁做。大厂内部都有一个类似日历的东西，相当于需求的时间管理表。你要和各个同学，比如产品，前端，测试协调好时间。比如你说你1.6-1.9预估完成这个需求，那前端是不是预估1.9-1.10完成前端需求？测试是不是预估1.10-1.11完成这个需求？技术评审：...