现在在AI领域的实际工作中，Skill设计是最核心的。不是提示词工程，不是模型微调，而是给Agent写"技能说明书"的能力。 结合百度输出的skill文章整理了下： 什么是Skill？ 简单说，Skill就是一份结构化的任务说明，告诉AI Agent：  你能做什么 什么时候该触发你 具体怎么一步步执行  它不是代码，更像是一份"超级SOP"。写得好，Agent就能自动识别用户意图并执行复杂任务。 Skill的文件结构 一个完整的Skill长这样： my-skill/ ├── SKILL.md # 核心文件：描述+工作流程 ├── scripts/ # ...

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

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！

AI岗位需求暴涨12倍、月薪6万+，这数据确实诱人。但若让我重新选择专业，估计还是不会盲目的ALL IN AI。高薪就意味着极高的门槛。大模型算法这些岗动辄要求名校硕博、顶会论文，普通开发者转行面临激烈竞争，很可能沦为“调参侠”或数据标注工，在泡沫退去时被淘汰。况且技术迭代太快，今天的热门技能明天可能就过时，焦虑感如影随形。其实按道理来说 ，大学学的也是ai专业， 什么机器学习 ，深度学习 ，NLP那些 ，但是双非还是让我选择了java(ps : 考研也坠机了) ，但是其实对于ai这东西还是抱有很大的意愿的 ；与其拥挤地追逐“造AI”，我更倾向务实地“用AI”。在原有专业基础上，利用AI工具提...