得物大模型应用开发一面（实习面经

现在就可以开始背八股，刷题，理解底层代码，多去和志同道合的人沟通，大家互通消息，平时学的东西都可以总结，自己写博客记录自己学历历程和经验，帮助自己成长。几个月之后会有质的变化。

乐信圣文值得去吗家人们

跟大模型不沾边的后端应该普遍30k左右吧，网上35k以上的后端感觉图一乐，少数人而已

累计投入了约40个小时，随着项目复杂度的上升，不得不提前终止“完全基于AI开发”，尝试做成了插件，小程序，正在做APP，接下来还是要返璞归真，开始补习代码基础知识。在整个AI开发过程中有如下发现：1.小白使用cursor的时候，需要规避跟cursor产生过多纠缠，及时使用coze充当中介，能解决小白不懂代码/cursor只懂执行命令的尴尬；cursor用的好的人，是最会用prompt提问的人，最会提问的人，往往是产品经理，而不是程序员2.上下文看似制约，其实不是制约的本质，因为真正的项目其复杂度是远超2万甚至200万Token上线的。所以当我从windsurf和cursor切换到cline，并拉满上下文后，确实短期解决了项目的瓶颈，推进了一大步，但终究无法应对越来越膨胀的代码。真正的制约是你能否有效管理项目中的各类概念，并并并有条地向AI分配任务。但如果你能做到，你就不是小白呀?3.Alcoding不仅仅需要描述清楚需求，更需要清楚代码逻辑。所以小白一般在刚开始最快乐，在中间能稍微解决，在后期逐渐崩溃。因为小白真的对各类概念一无所知。看起来是一个“为什么文字底部不能加色块”的问题，会衍生类、CSS、HTML渲染、JS执行等等一系列陌生的概念，技术的学习还是绕不开4.AI很擅长后端逻辑，因为他是清晰，明确的，我花在后端上的实际差不多仅占1/10。但AI不擅长UI、样式，因为这是和人的审美相关的。偏偏审美又是模糊的，很容易陷入甲方的五彩斑斓黑陷阱。5.最后是一些普世的使用建议:-有进展了，千万用Git随手保存-尽可能各个能力封装模块化-有较大更新后让他写进Readme中，后面可以拿这个给他看-一开始可以说复杂需求，后续尽可能一次描述一个小需求-邀请他追问细节-认真阅读他的每一步操作，不求看懂代码，至少看懂逻辑-可以让他在敲代码前先给出分析和逻辑说明，也可以让他在有更新后写入Readme，这些都可以放到预置的Prompt-提前思考好你的项目逻辑（我指技术实现部分），在外部文档上敲下来，而不是在打开Alcoding的那一刻才开始思考以上。