迅雷内推

虽然嘴上说着不想再面了，但是今晚身体还是诚实地准时点开了面邀链接。部门是核心本地商业，偏向酒旅下面的景点。本来准备了一个工作流项目和一个优惠券秒杀项目，结果全程都是ai和ai coding相关，完全没问第二个项目，也没有手撕，供大家参考。这两个项目都不是实验室的课题吧？都是你在GitHub或其他平台上自己学习实践的项目，然后做了相应的改造，对吗？看一下你这个工作流编排平台，它产生的背景或要解决的问题是什么？我能不能理解为它类似Coze、Dify这类工作流编排产品？你提到和它们有所区分，具体做了哪些改进或不同之处？你说这是自研层面的东西，整体设计思路是怎样的？其中稳定性能力建设这部分，有没有参考...

蚌住了，沉淀三个月  收到的面试反而更少了，大部分做完了测试就了无音讯，大模型应用，产品，AIGC，甚至售前工程师我也愿意做啊！这个时代怎么了？为何不愿意接受双非生😭

嘿，兄弟们好，我是飞哥。前阵子我发了那篇上岸感悟，很多兄弟私信我：“飞哥，你老说现在要靠 AI 铲子吃饭，可我发现这 AI 经常‘不听话’，给的回答不是太虚就是格式乱掉，这铲子不好使啊。”确实，很多兄弟还把 AI 当成**“搜索引擎”在用——随手甩个问题，等着它给标准答案。但对于咱们要搞生产级应用的 Java 佬来说，你得把它当成一个“初级开发”或者“外包伙计”**。你给外包下需求，如果只是随口一句“帮我实现个抢票逻辑”，他保准给你搞出一堆 Bug。你得有清晰的文档、明确的边界、严苛的格式要求。这，就是 Prompt Engineering（提示词工程）。它是咱们重构 AI 思维的第一步：把“...