我上一次认真准备面试，已经是三年前的事了。那时候我一直觉得，只要 Java 基础还在，项目经验还在，问题就不大。毕竟那么多年后端，不至于一出来就水土不服。直到真正开始面试，我才发现一个事实：我不是技术退步了，而是市场已经换了一套考法。第一轮面试，我就意识到“不对劲”前半段问题其实很熟：Java 基础并发、JVM、数据库、中间件分布式、微服务、Spring 体系我心里还在想：还好，没脱节。但很快，问题开始变了：如果这个系统让你重新设计，你会怎么做？你当时为什么不用另一种方案？在不确定需求下，你怎么判断技术取舍？开放性场景题明显多了。没有标准答案，面试官更关心的是你的思考过程，而不是结论本身。真正...

1. 多做一劳永逸的事情。很多事情一次学会基本可以大学四年都不再为这类事情发愁。小的比如学会markdown，记笔记就变得方便快捷；大的比如自己经常要发布上线服务，就花几天搭建一个集群。2. 时刻具备3-7天掌握一项技能的心理准备。无论是学科竞赛、期末考试，还是准备实习、秋招，很多时候当你需要快速运用某项技能做事的时候，不会有那么多时间给你准备，这时候就需要速成。3. 加入/组建一个技术团体，社团/面试群/社群/技术博主的圈子，并且养成水群习惯。只有你参与并融入你正在追求的事业的氛围里，你才能保持动力去做一件事。推荐一个博主【程序员牛肉】的圈子：https://pd.qq.com/s/daelsgft54. 尽早明确自己距离目标还差什么。很多人学习的非常努力，但是方向不明确。最简单的例子，很多我帮忙找实习秋招的朋友，简历都过不了，却花大把时间在背八股上。面试的过程是阶段性的，要考虑的先是有面试机会、再是怎么面试。5. 思维不要被约束。后端语言java、c++可以，golang也可以；项目苍穹外卖、黑马点评可以，github上的高star项目也可以；数据库用mysql、redis可以，用postgresql也可以；项目里的ai模块用rag、mcp可以，最简单的function call也可以。帮很多人看简历问题的时候，很多东西都是硬写上去的，项目是自己的，不是非要和网上大流一致才是好项目。

在 Java 开发领域，AI Coding 已经逐渐成为提升效率与代码质量的重要工具，选对工具比盲目跟风更关键。首推通用型大模型，如 ChatGPT、Claude。它们非常适合用于业务逻辑拆解、设计模式讲解、复杂 Bug 定位和代码重构建议，在阅读老代码、理解框架底层原理（如 Spring、JVM）时尤其高效。其次是代码补全与 IDE 深度集成工具，如 GitHub Copilot、Cursor、IntelliJ IDEA 自带的 AI Assistant。这类工具在写 Controller、DTO、Mapper、单元测试时体验极佳，能快速生成样板代码，显著减少重复劳动。对 Java 后端来说...