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我拿到了一道系统设计类的题目：实现一个推理网关，核心功能包括智能路由、负载均衡、KV Cache 感知调度等。题目明确给出了交付要求和加分项。整个开发过程是在 IDE 环境下完成的，交互方式比命令行界面友好很多。我使用的模型体验不错，大约 90% 以上的对话都能顺利完成需求，偶尔出现的小 Bug 也可以自己手动修正。总体感觉比较容易上手。我的实现思路如下供牛友们参考：需求分析与架构设计先让 AI 扮演产品经理，帮我分析需求，输出一份完整详细的需求文档和项目架构。框架搭建与功能实现再让 AI 根据文档生成项目框架，然后逐个模块填充代码、测试、细调 Bug。测试与验收在所有测试通过后，让 AI 充当验收人，对整体项目进行测试和打分。迭代优化根据 AI 指出的不足之处进行改动，重复“测试 → 验收 → 打分”的流程，直到评分达到 90 分以上。文档交付最后让 AI 生成完整详细的项目总结报告，以及所有需要交付的文档，整理后一并提交。

以前准备后端面试的时候，主播最大的痛苦不是资料太少，而是资料太多。我当时最大的困惑是根本不知道这些资料该按什么顺序学、学到什么程度、哪些才是真正面试一定会问的。因为这个问题，我白白浪费了很多时间。举个最直接的例子：我曾经把某林 Coding 上的计算机网络从头到尾看了两遍，甚至还整理过一张很大的思维导图。那时候我以为，既然要面试，就应该尽可能学全、学深。 但后来真的开始面试、经历完秋招，再回头复盘我参加过的 40 多场面试后，我才慢慢发现：计算机网络真正高频、真正决定你能不能开口答出来的，其实就那么一小部分。再往后看，Java 基础、JVM、JUC、MySQL、Redis、操作系统这些后端常见...

不得不说，AI Coding 用起来是真的爽。我没遇到 3.29 那批说的输出慢的问题，整体用着很顺畅，感觉他们内部应该是优化过了。这次题目是一个 README.md 文档，让做一个简历筛选和排序的助手。输入是 MD 格式的简历（大概 60 篇）和职位要求，输出是一个 result.json，里面是筛选出来的候选人排序结果。功能上要求实现特征提取器、归一化（要处理同义词问题）、还有评分器。交付的东西包括源码、说明文档、输出结果、测试代码，以及后续可以优化的点。我的做法是让 AI 先给架构和规划，然后一步步实现。大概 30 分钟搞出来一个简单的 MVP，剩下的时间就一直在优化、优化、再优化。整体体验还不错。

最近整理了一份 Java 面试高频题清单，适合准备校招、社招、实习面试的同学收藏。很多面试题其实每年都在反复出现，区别只是在问法变了，但核心考点一直没变。与其盲目刷题，不如先把这些高频题目过一遍，建立自己的知识框架。这篇文章帮大家总结了 50 个常考的 Java 面试题，只列题目，方便大家自测、背诵和查漏补缺。一、Java基础1. == 和 equals() 的区别是什么？2. hashCode() 和 equals() 之间有什么关系？3. String、StringBuilder 和 StringBuffer 的区别是什么？4. Java 中基本数据类型有哪些？各自占多少字节？5. 自动装...