银行笔试做了，没做测评

AI编码正从辅助工具演变为全栈代理，2026年将是关键转折。基于IBM、O'Reilly和WEF报告，这里盘点前沿趋势，帮助开发者跟上步伐。- 代理式开发（Agentic Coding）：AI不再只补代码，而是自主完成任务。如GitHub Copilot的Agent Mode，能处理PR、测试和部署。趋势：多代理系统（MAS）兴起，AI间协作，完成复杂工作。预测：企业80%工程师需重训。- 边缘AI与硬件优化：从云端转向设备端，Rust/Zig等安全语言流行。IBM：GPU外，ASIC芯片和量子优化器将主导。实用：边缘AI减少延迟，适合机器人和IoT编码。- Vibe Coding与上下文工程...

本科没学到啥东西，开源项目做了俩个，请问大伙怎么改一下简历好呢？

最开始机考的时候有一道题感觉做的时候连测试用例都还有没通过，最后提交歪打正着通过了很多，最后顺利通过10月底线下面试也很坎坷，一面就面的很不好，手撕用的最暴力的解法，面试官喊优化也一直优化不出来，面试问的问题也是很偏计算机网络基础的问题，很多没回答上，但是最后竟然获得了二面机会二面的时候感觉运气特别好，手撕抽到了一个很简单的算法题（岛屿问题），面试问的也都是基础java八股，最后也是顺利进入三面，第二天感觉第一面不好都以为没机会了，竟然顺利通过后面十一月份没有等到保温电话，中旬还去询问接口人（部门领导），还被降温了，回复我：看破不说破。当时就觉得无了最后十一月底竟然收到了部门领导的保温电话，也是很快就收到了意向。12月初显线下签约完后部门领导聊天，他说我当时的面试成绩刚刚过及格线，而且是他第一个收到简历的，后面帮我推了一下进度（部门投递的人比较少），最后也很幸运有这个机会

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...