延毕咨询

有了 AI，我发现自己越来越不想动脑子了，尤其是当 AI 嵌入到 IDE 和编译器之后。以前写 Java 代码，调接口、写算法、查文档、优化性能，每一步都需要动脑。现在 AI 能自动补全代码、生成函数、修复 bug，甚至直接写出整段逻辑。点几下，就能跑起来，看似高效，但思考的过程少了，手写推理、调试思路也被压缩。短期来看，效率提升明显；长期却可能让底层理解变得浅薄。代码能跑，不代表你真正掌握原理。作为 Java 开发者，如果完全依赖 AI，我们可能会慢慢丧失对设计模式、算法优化、异常处理等核心能力的敏感度。AI 是工具，不是替代大脑的捷径。聪明的开发者，要学会利用 AI 提升效率，但别让它替你...

最多的的地方官还是在宿舍。最开始面试还是会很紧张的，当时我们宿舍如果有谁面试，其余的人都会出去，留一个面试的人在宿舍进行面试。后面面得多了就习惯了，也不在乎旁边是不是有人了，也就不出宿舍了，都是当着室友的面进行面试了。

最近复盘实习经历，越来越觉得：决定一份实习含金量的，从来不是你活干得有多快，而是你从Leader和Mentor身上“压榨”出了多少认知。很多同学（包括刚开始的我）都容易陷入一种“学生思维”：被动地等着分配任务，做完交差，不敢多问，生怕打扰领导。殊不知，高产出的核心在于“高频互动”与“深度对齐”。关于如何围绕Leader和Mentor做更有价值的产出，分享几点我的心得：1. 对Mentor：从“问怎么做”进阶到“问为什么”Mentor通常是手把手带你的师兄师姐，是你的引入人。 低效沟通： 遇到卡点直接问“这个怎么弄？”，mentor教你做完，你就丢群里不管了。 高产出策略：主动发起同步： 如果在...

东南大学27届人工智能，两年半按部就班，中流成绩保不了研，不想考研，准备本科就业才发现学校教的根本用不上。无科研无论文，没有系统学过任何一个技术栈。有一个数模省一，学过机器学习，CV  NLP，搞过一个数据库大作业，BS架构的团购系统，前端后端数据库都是自己+AI弄的。目前准备主攻后端和大模型应用。寒假学习go，准备项目，开学后投递日常实习，同时学习JAVA。目标秋招前有1-2段实习，秋招时主要投后端/大模型应用，也投一投银行。对于这样的规划，各位大佬有什么建议吗