前言：印象中很久没更新干货了，近期入职后学到了很多东西---不只是知识，还有职场生存法则。也是从这一段开始，我才算在"做事"。今天就挑选我觉得最值得分享的三点。没有大词，都是我踩过的坑。一、对数据敏感我最近在跟着 mt 做 Agent 调优，曾经就做过把人工测试用例转化为自动化用例。听起来就是个体力活，对吧？一开始我也这么觉得，跑通了就发周报："本周转化了 XX 条用例。"mt 看完只回了我一句："然后呢？" 接着问了我一串问题：转化后的自动化覆盖率是多少？相对人工用例覆盖了百分之几？通过率是多少？失败的是真 bug 还是用例本身写得...

人生第一次主动投递简历，深受打击总共打招呼120，其中67个未读，34个已读不回，主动涌上来的5个字节和3个华为kpi，婉拒。最后11个投递简历，然后6个已读不回，2个询问实习时间后口头承诺约面，3个要了简历逗逗我然后没看。想问问该怎么办这是正常的嘛4.6。并非没人要，去手子了

有无大手子帮我看看简历，27届0实习，感觉起步太晚了，但又舍不得学了半学期的前端，boss一百个招呼就一个要简历的，想找个小厂实习过渡，有无建议

 现在校招简历人人都想沾一点 AI，但大部分同学都陷入一个误区：没做过 AI 模型项目，就在自我评价硬写“精通大模型、熟悉深度学习”，夸张到业务熟练的HR都能一眼看出造假，然后技术面的面试官一问就GG。结合平时简历投递习惯：项目真实用到 AI 才写项目，没做 AI 项目绝不硬吹；AI 能力放在技能+自我评价，低调务实、有依据、不浮夸。技能栏是最安全稳妥的写法，不用夸大 AI 水平，而是写明熟练使用 AI 编程工具，掌握基础提示词用法，能够利用 AI 辅助编码、梳理逻辑、排查问题和整理文档，同时了解大模型基础应用逻辑，具备 AI 辅助开发的思维。项目经历严格遵循真实原则，只有实际接入过大模型 A...