计算机方向目前仍然是那些优秀的 有能力的 喜欢挑战的毕业生最好的选择，这里有最纯粹的人际关系，能让你拿到曾经遥不可及的薪水，合法实现财务自由。当你进去这个行业level越高，遇到危机时向下选择的余地就更大，年龄自然就不是问题。而其他人则需要在35岁前，做好职业规划，早做打算，尤其是AI发展真快，对低端程序员影响会非常大。

从 Yao 等人，2022 引入了一个框架，其中 LLMs 以交错的方式生成 推理轨迹 和 任务特定操作 。生成推理轨迹使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。操作步骤允许与外部源（如知识库或环境）进行交互并且收集信息。ReAct 框架允许 LLMs 与外部工具交互来获取额外信息，从而给出更可靠和实际的回应。结果表明，ReAct 可以在语言和决策任务上的表现要高于几个最先进水准要求的的基线。ReAct 还提高了 LLMs 的人类可解释性和可信度。总的来说，作者发现了将 ReAct 和链式思考 (CoT) 结合使用的最好方法是在推理过程同时使用内部知识和获取到的外部信息。它是如何运...

用过Cursor的#程序员都知道，Opus4.5作为顶尖的AI编程模型，代码生成的精准度和复杂需求的理解能力都是顶级的，不管是写高并发后端接口，复杂算法逻辑，还是做全栈项目架构，都能轻松搞定，效率直接碾压传统手敲代码。

在使用AI编程的过程中，我逐渐发现，高效的关键不是“让AI替我写代码”，而是“让我和AI一起写代码”。首先，我会把需求拆得足够清晰再提问。与其说“帮我写一个系统”，不如具体说明功能、语言、框架和预期效果。描述越清楚，AI给出的代码越准确，也能减少反复修改的时间。其次，我把AI当作编程助手，而不是一次性生成器。我常用它来生成函数、优化逻辑、排查报错或解释代码，而不是直接复制整段代码运行。通过逐段验证和理解，我既提高效率，也不会失去对项目的掌控。同时，我会持续迭代提问。如果第一次结果不理想，我会补充条件、指出问题、要求优化。把对话当作协作过程，而不是单次请求，效果往往更好。对我来说，高效使用AI ...