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我们把 AI 当做一个人：大脑（LLM）负责想与写；执行逻辑（Agent）负责推进到交付；经验手册（Skills）提供目录化的可复用 Prompt 与标准流程；工具接口（MCP）把外部能力接进来完成执。A2UI 负责把 Agent 的意图变成可交互界面，并把用户操作回传给 Agent。LLM 是这人的大脑：负责理解你在说什么、推理怎么做、把答案表达出来。但光有大脑不等于能把事办成。Agent 可以比作一个人做事的思考逻辑 + 执行逻辑：拿到目标后先梳理逻辑、拆步骤、设检查点，决定先做什么、后做什么，并在关键节点停下来确认，确保事情按流程推进到交付。Skills 是他随身带的一本经验手册：里面是...

大三，想找实习，有没有好心人帮我看看简历对自己个人水平没什么自信，搞科研基本都靠vibe coding，最近才开始刷力扣，有点害怕被hr拷问，在一个做cv的实验室里干了半年多，共一的论文基本上是学长的idea，我负责把学长口头说的idea实现在代码上（绝大部分代码是我实现的），其他的经历只能说尝试过，想找个算法或者开发岗，第一段实习以积累经验为主，由于还没有决定以后做什么，所以希望尝试更多的方向也可以给我一些建议，比如需要准备什么，推荐背什么八股之类，谢谢大家了！

如果是开发岗也这样对我就好了😂

给大家推荐一个难度还行的项目。项目简介：设计并实现一个高并发分布式秒杀系统，支持商品秒杀活动，具备高并发下的稳定性、可扩展性与数据一致性保障。核心功能：秒杀活动管理：创建活动、配置库存、设置限购规则秒杀下单：用户请求限流、排队、下单、支付订单处理：异步生成订单、库存扣减、超时自动取消秒杀结果查询：实时返回抢购结果与订单状态技术亮点：高并发限流：使用 Redis + Lua 脚本实现库存预扣与原子性操作，避免超卖消息队列异步下单：使用 RocketMQ/Kafka 进行异步订单入库与库存扣减，削峰填谷分布式锁与幂等：使用 Redisson 实现分布式锁，保证秒杀过程的幂等性与并发安全缓存与热点数...