说一说对于某傅哥手写spring项目的一些感受

       由于某一个bug从早上八点钟,到现在编辑的时间16:05,花了将近8个小时,一直在修改某一个及其恶心的bug;
       现在处于一种较为疲劳的状态,然后现在有很多负面情绪;可能过一段时间之后,那些情绪下去了,可能就会觉得多一事不如少一事,也就不再愿意提起这件事了,所以能够在上头的情况下,把自己的一些负面的情绪表达出来。即使说表达的有些语无伦次,但是也希望能够给牛油们提供一个反面教材。如果您对我的话有不同意见,不用纠结,正确的一定是您。
       跟着这个教程学习能够学到不少东西,但是要付出很大代价。如果有其他的选择,建议不要用这个。
       当然如果你愿意进他的知识星球可能会简单许多,这也有可能是他把教程做成现在这样的目的。
       阐述一下这么讲的原因:
        项目整体很好,但是没那么适合学习;说是一步步实现,其实省略了很多代码,如果你想一步步地跑通程序,你可能需要将他的代码和你的一行一行对比,将缺少的、改掉的补上去;(别问我怎么知道的,我就是这么一步一步过来的)。比较耗费时间,如果可能的话,建议不要这么做,如果你愿意进知识星球,可能会有更快速的解决办法。有人可能会说,你调试的艰难是因为你理解的不够深入,可是如果深入理解了我还做这个项目干嘛?
        今天这个章节,代码不难,很容易理解,我也很快把代码写了上去,然后发现某一部分出问题了。
        首先开始在网上查报错原因,没查到;
        然后进行调试,也没找到问题;
        然后将他的源代码下载下来,配置好环境,拿他的运行,然后两边加同样的断点一步一步找,没有找到;
        然后最原始办法,把他的代码和我的代码一行一行的比较,总共六七十个文件,一行一行的对比,还是没有解决;
        最后,在网上找到代码对比工具,找到了。
        你们猜是什么问题??   他把一个变量由false变为true,所以整个程序直接报错了;关键是这个变量与当前这一部分的代码没多大关系,没有任何解释,也没有任何说明,就直接改了;如果不是一行一行对比,这个程序下辈子也跑不通。
        也就是这个原因(当然更大原因是因为自己菜),所以这个项目断断续续做了一个多月了,真的好痛苦。很多次想放弃,但是一想到已经投入这么长时间了,放弃就太浪费了,然后又咬牙撑了下来。
        如果有朋友想尝试这个项目,希望你能慎重考虑,看看眼前这个反面教材。现在这么卷,需要学很多东西,能够学习的时间都很宝贵,不希望大家把时间浪费到一些作用较小的事情上;为了求职这个目标,尽可能的少走弯路吧。不要像我这样,花了很多时间,心理上、身体上都承受了很多。如果有其他的选择,建议不要用这个。
        再重申一遍,如果您对我帖子里的话有不同意见,不用纠结,正确的一定是您。
        双非菜鸡的心声,求大佬们轻喷
        如果您愿意抽出宝贵时间,提出宝贵意见,也非常感谢。如果您愿意为我提供指点,将不胜感激。#手写框架##小傅哥##知识星球##spring##大佬赐教#
全部评论
这种轮子项目 最好的学习方式是直接看官方源码
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发布于 2025-01-05 02:48 浙江
真的感觉为了面试的话这么真没必要,费时费力还没啥用,原理看看就行了
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发布于 2025-01-05 21:21 江苏
xfg项目是这样的,我记得有的项目里面有很多bug都是xfg为了加深印象故意写的😂
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发布于 2025-01-06 00:28 北京
如果是为了面试,看懂原理,代码差不多写写就能去面试了,抠这个花时间,还只是个手写spring
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发布于 2025-01-05 16:55 上海
刚准备看这个就被避雷了呢😢
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发布于 2025-02-02 18:37 黑龙江
这种感觉真是太难受了
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发布于 2025-10-19 19:57 湖南
是的,xfg的项目是必须照搬那种如果要完全实现的话例如什么异步日志,他用redis弄还➕了个kafka的标题,然后说可以自己改造成kafka可是我就是想看kafka实现我才学的啊 例如大营销,如果你像跟着黑马或者马丁等知识星球的来一步一步学,你会发现工程量太大了,所以你只能照搬然后学思路因为实在太耗费时间了 我现在进星球半年也就弄了个redis监控线程池,gpt流式问答,然后异步日志就是logback那里改造成kafka失败了改造成redis也没必要,加上大营销我也就看了第一阶段的思路,第二阶段我都没看xfg的项目确实难了点,有那点时间不如多背点八股
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发布于 2025-01-24 14:49 广东
同球友,有些教程真的很不详细
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发布于 2025-01-20 19:25 广东
我觉得这样更有帮助一些,遇到问题解决问题,可能每个人想法不太一样
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发布于 2025-01-04 21:17 四川

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04-21 09:38
门头沟学院 Java
最开始我跟大多数应届生一样,觉得 AI 项目嘛,不就是调个大模型 API,做个 RAG 知识库,整个聊天机器人,就完事了。结果面试的时候,面试官一句话给我怼懵了:“今天面了 10 个人,9 个做了 RAG 知识库,还有 1 个做了通用推荐 Agent,你的项目跟他们比,亮点在哪?”那一刻我才明白:不是你做了 AI 项目就有加分,是你做的项目有差异化、有落地、有深度,才能帮你拿 offer。那些烂大街的 demo 级项目,做了等于白做,甚至还会减分。今天就把我春招踩过的坑、亲测面试真的能加分的 AI 项目全部分享出来,帮牛友们少走弯路,别再把时间浪费在没用的项目上了!一、先说说我踩过的 3 个巨坑,这些 AI 项目千万别瞎做!坑 1:纯调 API 的 demo 级项目,做了等于白做最开始我做的第一个项目,就是基于 OpenAI API 做的通用聊天机器人,加了个简单的前端页面,就觉得是 AI 项目了。结果面试的时候,面试官只问了一句话:“你这个项目,除了调 API,自己做了什么核心工作?”我当场哑口无言。面试官根本不看你会不会调 API,他们想看的是你解决了什么问题、做了什么优化、有什么自己的思考。纯调 API 的 demo,应届生人人都能做,毫无竞争力。坑 2:烂大街的基础 RAG 知识库,毫无差异化第二个项目,我跟着网上的教程做了个本地文件知识库问答系统,用了 LangChain+Chroma+GPT,觉得这下总行了吧。结果面了 5 家,4 家面试官都跟我说:“这个项目我们面的人基本都做过,你跟别人的区别在哪?”我当时说我优化了 prompt,面试官直接笑了:“就这?”后来我才知道,基础 RAG 知识库,已经是 2024 年的应届生项目了,2026 年了,这个项目已经烂大街了,没有任何差异化和深度,根本打动不了面试官。坑 3:盲目做太硬核的算法项目,自己 hold 不住看着身边的同学都在做大模型微调、多模态模型训练,我也跟风去做了个基于 Llama3 的微调项目,结果面试的时候,面试官一追问底层原理、数据处理、优化细节,我就答不上来了。面试官直接说:“你这个项目,看起来很硬核,但你自己都没吃透,还不如做一个小而精、你完全掌握的项目。”应届生千万别盲目跟风做太硬核的算法项目,除非你是算法科班,真的吃透了。否则面试一追问就露馅,反而减分。二、亲测有效!春招帮我拿到 offer 的 4 个 AI 项目,面试真的狂加分踩了无数坑之后,我把之前的项目全部推翻重做,聚焦在小而精、有落地场景、有工程化、有真实优化的方向,结果面试的时候,面试官对这些项目的兴趣度直接拉满,甚至有 3 家公司的面试,全程都在深挖我的项目,几乎没问八股!1. 基于 MCP 协议的电商运营垂直 Agent(适配岗位:AI 应用开发、Java 后端、全栈开发)这个项目是我春招的核心项目,也是面试官问得最多、最感兴趣的项目。核心实现:基于 MCP(Model Context Protocol)协议,对接了淘宝 / 京东开放平台、飞书、Excel、千牛商家后台,做了一个电商运营专属 Agent,能实现自动订单分析、差评舆情监控、商品标题优化、客服话术生成、投放数据复盘,全程不用人工切换平台,Agent 自动调用工具完成全流程操作。核心亮点(面试加分点):不是通用 Agent,是垂直行业落地场景,解决了电商运营的真实痛点,不是空 demo;用了 2026 年最火的 MCP 协议,面试官会觉得你对行业最新趋势很敏感;做了工程化落地,不是单文件 demo,有完整的前后端、权限管理、任务调度、日志监控,能直接给商家用;有真实的优化数据:比如把运营的每日复盘时间从 2 小时压缩到 10 分钟,标题优化后的商品点击率提升了 18%,有真实数据,面试官特别爱问。面试反馈:几乎每家公司的面试官,都对这个项目特别感兴趣,全程深挖技术实现、踩坑细节、优化逻辑,甚至有面试官直接说 “这个项目,比那些烂大街的知识库有意义多了”。2. 工业级多模态 RAG 产品质检系统(适配岗位:AI 应用开发、后端开发、算法岗)这个项目是我把之前的基础 RAG 知识库,重新做了深度优化和场景落地,直接从烂大街的 B 级项目,变成了有亮点的 A 级项目。核心实现:针对工厂产品质检的场景,做了一个多模态 RAG 质检系统,能上传产品图片、质检标准文档、视频,自动对比产品是否有瑕疵、是否符合质检标准,输出质检报告,还能对接工厂的 MES 系统,自动同步质检结果。核心亮点(面试加分点):不是纯文本的基础 RAG,是多模态 RAG,融合了图片、文档、视频,技术深度有了;有明确的落地场景,解决了工厂质检效率低、人工成本高的真实问题,不是空泛的知识库;做了大量的工业级优化:比如混合检索优化、分块策略优化、图片特征提取优化、幻觉抑制,把问答准确率从 62% 优化到了 94%,有完整的优化链路和数据,面试官特别爱问;做了工程化落地,支持高并发质检请求,有完整的权限管理、质检流程审批,不是本地 demo。面试反馈:之前面基础 RAG 被怼,这个项目一讲,面试官全程点头,甚至有面试官跟我探讨多模态 RAG 的优化细节,直接拉满了好感度。3. 基于本地大模型的代码审计 Agent(适配岗位:Java 后端、Go 后端、AI 应用开发、安全岗)这个项目是我为了适配后端开发岗做的,特别适合想从后端转 AI 开发的牛友,完美结合了后端开发和 AI 能力。核心实现:基于本地开源大模型(Llama3 8B),做了一个代码审计 Agent,能对接 Git 仓库,自动拉取代码,扫描代码中的安全漏洞、性能问题、规范问题,输出修复建议,还能自动生成修复后的代码,对接 Jenkins 实现提交代码自动审计,完全本地化部署,不依赖第三方 API。核心亮点(面试加分点):完美结合了后端开发的能力(Git、Jenkins、代码规范、安全漏洞)和 AI 能力,特别适合后端转 AI 的同学,跟纯 AI 专业的候选人形成差异化;本地化部署,解决了企业代码泄露的痛点,有真实的落地价值;做了大量的定制化优化:比如针对 Java/Go 语言的规则定制、漏洞库匹配、少样本优化,把漏洞检出率从 70% 优化到了 88%,误报率降到了 15% 以下;有完整的工程化实现,能直接集成到企业的 CI/CD 流程里,不是 demo。面试反馈:面阿里、字节的 Java 后端 + AI 工程化岗的时候,这个项目特别加分,面试官觉得我既懂后端开发,又懂 AI 落地,比只会调 API 的候选人强太多。4. 端侧轻量化 AI 日程管理 Agent(适配岗位:客户端开发、前端开发、AI 应用开发)这个项目是我用来补全端侧 AI 经验的,2026 年端侧 AI 特别火,这个项目刚好踩中了趋势,面试的时候也很加分。核心实现:基于端侧轻量化大模型(Qwen2 1.5B),做了一个手机端的日程管理 Agent,能自动读取手机短信、微信、日历的信息,自动生成日程、设置提醒,还能根据你的日程安排,智能规划出行时间、预约打车、生成待办清单,全程在端侧运行,不上传数据,保护隐私。核心亮点(面试加分点):踩中了 2026 年端侧 AI 的风口,面试官会觉得你对行业趋势很敏感;解决了用户的真实痛点,不是空 demo,能直接在手机上用;做了端侧模型量化、推理优化,把模型推理速度提升了 3 倍,内存占用降低了 60%,有真实的优化数据;有完整的客户端开发实现,不是纯算法 demo,适合客户端、前端同学做。最后给牛友们的真心话2026 年了,AI 早就不是什么新鲜东西了,应届生人人都能做 AI 项目,能帮你拿到 offer 的,从来不是你做的项目有多高大上,而是你做的项目有落地、有深度、有差异化、你完全吃透了。别再做烂大街的 RAG 知识库、纯调 API 的聊天机器人了,花 1 个月时间,做一个垂直场景、小而精、有真实优化的 AI 项目,比你做 10 个 demo 都管用。祝所有牛友们春招都能靠优质的 AI 项目,拿到心仪的 offer!
哪些AI项目值得做?
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