除了大厂面邀全拒了感觉自己也是个神人

确实同质化有点严重了，有实习经历的还好，没有实习只有项目的；一部分还是外卖点评啥的，一部分是AI问答、RAG知识库，大家的简历技能都差不多，那就只能按照学校/专业/眼缘去筛人了；尤其在vibecoding出项目速度极快的当下，可能后续会越来越看重实习经验了，hr推给我的简历，除了学校以外，我自己也会优先看看有没有真实的实习经历，只能说成也AI败也AI，能实习就实习吧如果是学校背景不太好的友友，也别执着于逆袭进大厂了，先有班就上吧，我们团队今年就有1年经验从小公司来的，主要也是他过往做的业务垂直对口了，上班不是在做玩具项目，你是真实在解决业务问题，哪怕你自己没做什么，你跟着一些社会人士，也是能吸...

坐标某大厂校招提前实习，公司每月发几百刀的token，结果ld周会居然说让我们做ai提效的尽量少用公司的token，选一些耗量少的模型，实在不行自费用中转站的也行，我反正当时都懵逼了，只能心里默默说出三个字 666

一、AI 测试的分水岭 从“使用”到“治理”现在市面上的 AI 测试落地尝试，基本分两个流派。一派是把 Claude Code 当外包小弟，人写提示词，它出脚本，人再复制粘贴到框架里。看起来快，实则返工率高得惊人。因为每一轮对话都是独立的，没有版本约束，没有上下文锁定，出问题只能从聊天记录里翻证据。 另一派，已经开始用交付流水线的思维治理 AI。不再把 Claude Code 当成一个聊天窗口，而是当成流水线里一个“生成步骤”。这个步骤有固定的输入源、参数化模板、审批节点、质量阈值，跑完自动进入下一环节。后一种做法的核心已经不是“用 AI”，而是把 AI 输出变成可治理的资产。这就是 Harn...

很聪明很活泼的一个女孩，虽然每天干的大部分都是dritywork，但从来没抱怨过，每天乐呵呵的，帮我们在需求群里“骂”甲方需求(正职不太好骂)，经常吐槽校招的困难，看到她一边做毕设，一边找工作面试，一边又要兼顾实习忙的焦头烂额，每天顶着黑眼圈上班的样子，回想自己当年也是这样的，最后给了她一些建议，帮改了简历，希望她以后一切顺利！