AI 入门选对赛道，校招上岸快人一步

最近在准备校招，研究了一堆AI Agent相关材料，把最有用的几篇整理出来分享给大家。 如果你也在准备AI方向的岗位，这些思路应该对你有用。 📚 必读材料整理 1️⃣ Agent架构必知：从 Prompt 到 Context  来源：阿里云开发者社区  Agent技术的本质升级：Prompt是静态任务入口，Context是动态智能基座。 三阶段架构升级：  V1.0：单一Prompt驱动 V2.0：工具调用 + RAG增强 V3.0：多智能体协同 + 动态Context管理  面试高频考点：记忆管理、推理策略、工具编排、多智能体协作框架 2️⃣ 智能体如何“看懂”界面，精准找到“人想要”的对...

心理学爱好者容易成为“社牛”。

企业级前端工程化的本质，是把"人肉重复、靠经验兜底"的开发方式，收敛成可复用、可度量、可演进的一套体系。从零搭建前端时，先想清楚要解决什么、要什么结果，再选工具和流程，会少走很多弯路。 工程化主要针对三类问题：  把这三块从"人治"变成"机制"，工程化才算真正落地。 落到团队层面，能带来几件事。流程上，标准化、能自动化的尽量自动化，关键环节可以借 AI 提效，结果上，开发成本下来、迭代速度上去，代码质量和可维护性提高，bug 和线上风险更容易被提前拦住。这些都不是单点工具能完成的，需要从需求到上线的整条链路一起设计。 接下来我们按常见...