从Claude发布了最新的Opus4.6模型之后，我就开始把搜索推荐场景的策略PRD交给Claude来写了。给它喂了业务背景、用户画像、现有策略逻辑、几组AB实验数据，让它输出一版完整的PRD。结果出来我看了半天，说实话，打个70分不过分。框架完整，数据引用准确，甚至连实验分组逻辑和新用户的兜底方案都写得有模有样。这个质量，比8年前刚转策略方向时的我写得好，更比现在的校招生写的好太多了。那天晚上我躺在床上想了很久。不是焦虑那种想，是认真地在盘，我这么多年积累的东西，到底哪些有护城河，哪些其实只是熟练度？下面是我自己的思考，和大家分享一下。先说能被替代的部分我觉得，AI能替代策略PM大概80%的...

今天第一段实习离职了，公司很好，同事很好，mentor也很好，待遇也很好，第一次在这里体会到了归属感，离职的中午mentor还请我吃了饭，真的感谢公司给我的这一次机会，也感谢这次机会让我认识了不错的实习搭子，也感谢好的舍友，被导员找的时候盘问的时候一直在帮我打掩护。只是没想到导员会看门禁的进出记录，也没有想到我的家长会把我实习全部告诉导员，更没有想到在我应付过导员后，为了以后实习申请不住宿只能和家长说我的规划并寻求他们帮助的时候，他们先是稳住我，之后把我去实习的情况和现在去离职肯定的告诉导员。在他发现我可能实习，到离职完，我后面还是有一步一步的规划，直到家长和我说他们把我离职已经和导员说了，我被稳住了，我后面也没有招了以后也没有机会实习了，我已经尽力了，可能对不起的只有我自己的努力，为我打掩护，咬死不承认的舍友，和二面把我过掉，但我却没有帮上忙的mentor和公司了祝大家一切顺利吧，我只能躺平等毕业再说了😊以后有没有机会接触开发再看吧

1. 如果知识库原始数据不是 markdown，而是 PDF、PPT、图片或者网页，你会怎么处理进 RAG 系统？PDF 和 PPT 会提取标题、段落、表格和页码，图片先做 OCR，网页先抽正文和元信息，然后统一清洗噪声、去掉页眉页脚、按语义做切片，补上来源、时间、文档层级这些元数据，最后再做 embedding 和索引。这样后面的召回、溯源和权限控制都更稳定。 public List<Chunk> buildChunks(Document doc) { List<Block> blocks = parser.parse(doc); List<Block> ...