AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...

是简历有什么问题吗，求大佬指点要玉玉了

看来得重新踏上征程了。后悔之前oc之后没有走其他的流程。

C++ Qt 方向的学习，本质不是“学会用 Qt 写界面”，而是构建一套完整的工程级应用开发能力。很多人一开始容易陷在控件和 UI 上，但真正拉开差距的，是 C++ 基础、Qt 框架机制理解，以及工程设计能力。一、C++ Qt方向到底要学什么首先是 C++ 基础，这是所有 Qt 能力的根。Qt 本身只是框架，底层依然是 C++。必须掌握面向对象编程、内存管理（RAII 思想）、智能指针、STL 容器、多线程基础以及对象生命周期控制。如果这些不扎实，后面写 Qt 项目很容易出现内存泄漏、线程混乱等问题。其次是 Qt 的核心机制，这是 Qt 和普通 C++ 最大的区别。重点包括信号与槽机制、事件循...