毫无疑问，必然是CCorCodex

我觉得目前最好用的 AI 编程工具是 OpenAI Codex。相比传统的代码补全工具，它更像一个“可以接任务的 AI 工程师”，不仅能写代码，还能理解项目结构、修复 Bug、生成测试，甚至直接参与完整的软件开发流程。在实际使用中，Codex 的优势主要体现在效率和完整性上。你只需要描述需求，它就可以从实现功能到调试优化一并完成，大幅减少重复劳动。同时，它支持在终端、编辑器和云端多种环境中使用，还能并行处理多个任务，让开发节奏明显加快。总体来说，Codex 已经不只是“辅助工具”，而是正在改变编程方式的生产力工具。对于开发者来说，用好它，本质上是在学会如何和一个高效的“AI搭档”协作。

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.介绍一下ReAct范式和Plan and Execute范式？这两种范式的应用场景是什么？2.什么情况下用ReAct，什么情况下用Plan and Execute？3.介绍一下Multi-Agent？是如何共享上下文的？子Agent会使用父4.Agent的所有Context吗？5.场景题：现在需要设计智能客服Agent，根据用户的提问来进行尽可能准确的回答，你觉得该如何设计？需要考虑哪些方面？6.如何避免这个场景下模型的幻觉问题？7.对于这样的Agent服务，电商大促的时候，流量大，有流量尖刺的情况下，如何解决？8.JVM调优时，如何查看内存对象的情况？有了解过开源工具吗？9.如果你实习新到一个部门，你会如何在两周内快速上手业务逻辑？10.该如何弄清楚微服务之间的调用关系？11.SSE和WebSocket的区别？

嘿，兄弟们好，我是飞哥。说实话，当初我刚开始琢磨 AI 转型的时候，也一度以为自己得去跟那群写 Python 的“小年轻”抢饭碗了。毕竟在大家的刻板印象里，AI 圈子是 Python 的主场，咱们写 Java 的似乎只能在后台接个 API 传传话。但这段时间深挖下来，我发现咱们 Java 佬的底蕴真不是盖的。Java 的 AI 生态不光不弱，反而因为其极其恐怖的工程化能力，正在成为大模型进入企业级应用的主战场。今天飞哥就带大家盘点一下，咱们 Java 程序员手里现在的“AI 军火库”。为什么 Java 正在 AI 领域“回魂”？很多人不理解，觉得 Python 简单好用，为什么还要折腾 Jav...

目前是更倾向于深圳影石，房也租好了，唉不想再跑北京了，滴滴一天240，但是又觉得滴滴更加互联网一些，title大一些，唉，为什么滴滴不早点说