很多实习生都有过这样的困惑：每天埋头写CRUD、改bug，看似忙忙碌碌，可实习结束回头一看，除了一份实习证明，啥硬核收获都没有。其实不是实习没价值，而是你没找对“挖干货”的方式。结合我两段实习的踩坑与总结，分享3个能快速提升产出的技巧，尤其适合技术岗同学，帮你从“打杂仔”变身“有料人”一、啃透官方文档：比自己瞎练10个小项目更有用刚实习时我总沉迷自己写小demo，觉得“动手才是王道”，直到偶然翻了公司的项目架构文档，才发现自己写的都是“小卡拉米项目”——没有复杂场景的解决方案，更没有工业级的技术考量。公司沉淀的文档（架构文档、方案文档、技术栈文档），全是前辈踩坑无数总结的实战精华。比如架构文档...

难得充了一个boss直聘的会员，才发现go这种相比java非常小众的岗位都500-1000+人投递，外包岗位更是5年经验以上的投递者占到了50%以上，华为od岗位仅20%不到的本科投递者，双非鼠鼠还能混口饭吃吗

真给我气笑了😄，我投了实习僧这么多简历，结果最后才发现是在线简历，不是附件简历，亏我一直盯着实习僧，投了被hr查看了结果看的是我的在线简历，我说之前怎么有一次滴滴的面试跟kpi一样感情是拿我在线简历面的结果我有19个简历被查看的机会都被我浪费了，从九月就开始投的在线简历真绷不住了，而且滴滴它娘的投的实习僧就相当于投官网，怪不得我投了30多个一直简历筛不过去，现在hr估计都不看我的了

说实话，如果不是最近这段时间重新出来面试，我可能不会这么快把「AI 应用开发」当成一件必须要补的能力。我做过业务系统、做过中台、也踩过高并发和复杂业务的坑。这几年主要精力都在架构稳定性、业务抽象、工程能力上。直到最近一次次面试下来，我明显感受到一件事：各个企业都在想着把AI应用到自己的企业中”。经过一段时间的了解，我整理出 Java 学 AI 的大致方向，我将按照这个路子走下去。我理解的「Java 学 AI」，不是去做什么？在真正开始学之前，我先给自己定了几个边界：不去卷算法、不搞模型训练不从 Python 数学公式开始不追求“AI 专家”人设而是明确一件事：我还是一个 Java 后端，只是要...