从去年实习时的古法编程，到如今一行代码都不自己写，也就隔了个AI的距离。现在最大的焦虑不是需求，不是排期，而是——token额度。4月才过三分之一，额度就干了一半。Claude Opus 4.6是真的强，但也真的烧，接下来得省着点换Codex续命了。半个月，靠AI写了2万行代码，而且还是一个完全不熟的技术栈。经常一句话下去，AI库库给我整出几百行，写得比我快多了。但问题也来了：review比写还累，编码一分钟，review半小时。 我现在基本看效果能跑就合了，不会逐行深究。结果就是：新技术栈学了个“会抄”，但没真学会。仅有的学习窗口，就是review时偷瞄AI是怎么组织代码的。这也是如今的现状...

拼多多测试一面，

1. 做一下自我介绍2. RAG 分块策略应该怎么选，真正影响效果的核心因素是什么分块策略不是越细越好，也不是统一按 token 长度切就行。真正影响效果的是 chunk 是否保留了完整语义单元、是否带有足够的定位信息、是否能在召回后被模型直接利用。像制度文档、规则文档、FAQ、表格和多层级说明，最佳切法差异很大。比较稳的方式通常是结构优先、语义补充、长度兜底，也就是先尊重标题、段落、表格、列表，再在超长片段内部做语义切分。这样做的目标不是生成整齐块，而是让每个 chunk 自带最小可回答上下文。3. 怎么评估 RAG 的效果，除了准确率还能看什么RAG 效果不能只看最终回答对不对，因为那样很...