哈啰内推码！有需要的可以自取哦

说一说之前很火的提示词吧，但是随着AI能力的提升，提示词越来越不重要了。对初级需求，提示词确实越来越 “轻量化”，随便一句 “用 Java 写个简单的用户登录接口”，AI 就能给出能用的代码；但对复杂场景、高要求的 AI Coding 任务，提示词非但没失效，反而升级成了 “精准指令工程”，是拉开效率差距的关键。可一旦碰到复杂业务逻辑、性能优化、架构设计这类硬核需求，就会发现 “会写提示词” 和 “不会写提示词” 的天壤之别。比如同样是让 AI 优化 MySQL 慢查询，普通提示词是 “帮我优化这段 SQL”，AI 可能只会给出加索引的建议；但精准的指令是 “我有一个电商订单查询 SQL，数据量 100 万 +，现在执行时间 2 秒，要求优化到 500ms 内，限制只能调整索引和 SQL 结构，不能改表结构，还要考虑分库分表的兼容性”—— 这种带约束条件、业务背景、性能指标的提示词，才能让 AI 输出真正落地的方案。更重要的是，AI Coding 的核心需求正在从 “生成代码” 转向 “解决问题”。比如你让 AI 排查一个 Spring Boot 接口的超时问题，只说 “接口超时了，帮我看看”，AI 大概率会罗列一堆通用原因；但如果你在提示词里加上 “接口调用了第三方支付 API，超时发生在高峰期，日志显示有大量数据库锁等待”，AI 就能直接定位到 “第三方 API 熔断机制缺失”“数据库事务过长” 等具体问题，甚至给出代码级的解决方案。还有一个容易被忽略的点：提示词是帮你 “驯服 AI 幻觉” 的关键。AI Coding 最头疼的就是生成 “看起来对但实际跑不通” 的代码，比如引用不存在的类、用错框架 API。这时候，在提示词里加上 “代码必须符合 Spring Boot 2.7 版本规范，禁止使用废弃 API，给出完整的依赖配置和测试用例”，就能大幅降低幻觉概率 —— 这种 “精准约束”，本质就是高级提示词技巧。说到底，AI 能力提升后，提示词的 “复杂度” 降低了，但 “精准度” 要求更高了 。它不再需要华丽的模板，却需要你把业务需求、技术约束、性能指标讲清楚。对初级开发者来说，随便写写就能用；但对想靠 AI 提升核心工作效率的工程师，“写好提示词” 依然是 AI Coding 的核心实战技巧。

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整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.实习拷打2.挑一个项目介绍一下3.项目有没有上线4.本地缓存加令牌桶控制频率具体怎么做的5.如何往令牌桶里放令牌（追问 如果很多用户岂不是有很多令牌桶 按顺序放会不会很慢）6.发消息的服务是否放在多台机器上7.改造这个算法你会怎么做8.RateLimmiter组件如何做到的9.AT模式和死信队列的关系10.超卖问题用mysql会出现吗11.能不能通过mysql去解决这个问题12.如果RabbitMQ 发消息后，消费者去写 MySQL 的时候失败了怎么办？13.是否会用ai去解决问题14.java里所有类的公共父类是什么15. object 中 equals 和 hashCode 的方法， Java 里有个规定是这两个方法必须同时改写，不能只改写其中一个，原因是什么？举例说明手撕快速排序有一个很大的整数数组 找出里面最大的 10 个数字长整形的数字计算它二进制表示一的个数

发帖攒人品 4.3一面(50min):项目问了大概十分钟对数据库增删改查频繁的情况怎么处理jvm调优，出现oom如何排查MySQL索引的作用?什么时候适合建索引，什么时候不适合?线程池的作用，线程池的核心参数，核心线程数的设置，什么是io密集型和CPU密集型任务equals比较的是什么为什么重新equals方法也要重写hashcode哈希表put一个元素的流程平时如何使用ai辅助编码?skill是什么Redis单点访问过大如何处理spring和springboot的关系transactional注解什么情况会失效及应对情况了解jdk新版本的内容吗?虚拟线程是什么手撕: 动态规划爬楼梯4.10二面(25min):平时使用的什么消息队列?消息队列的作用?为什么不用线程池替换?rocketmq怎么做消息持久化的Redis为什么快Redis单节点能抗多少请求，怎么来的详解Redis有哪些数据结构，zset底层实现，各适用于什么场景为什么使用线程池?线程池核心线程数如何设置?核心线程数是在加载的时候创建还是在执行的时候创建?MySQL单表数据量上限平时用的什么垃圾收集器?g1的region设置的是数量还是大小?设置的数量大了还是小了对gc有什么影响?了解agent吗?短期记忆和长期记忆如何实现?cv和nlp的关联(简历上写了自己投的cv论文)无手撕给孩子过吧4.14 ai面(35min)