室友一周就oc了（后续）

风口上的猪会飞，但飞起来之后，猪还是猪，风还是风。与其焦虑转不转，不如想想怎么让AI给你打工，而不是你给AI打工！香是真的香，但不是谁都能吃到嘴里。月薪6万？那是给能训模型、调参数、发顶会的大佬准备的。普通人冲进去，大概率是给AI喂数据的人工人工智障，比如我朋友转行AI，每天工作就是给图片打标签：“这张是猫，这张也是猫，这张长得像狗但标签说也是猫”。干了一个月，看见真猫都想给它贴个标签。应届生选AI专业？可以，但别指望毕业直接封神——AI卷起来连自己都怕。现在是个专业都开AI课，连中文系都在研究用AI写情诗会不会更动人。几年后毕业，满大街都是AI人才，到时候可能得比谁更会调prompt：“请用500字描述你为何比隔壁GPT强”。至于普通开发要不要转？建议先问自己三个问题：数学捡回来了吗？GPU买得起吗？头发够掉吗？如果答案都是yes，冲！

如果说我做过的，被面试官夸爆的那些Ai项目(一)是对现有规则提出了完全不同的解题思路的话，那么今天的项目则可以说是开创了全新的产品形态。换言之，我们不仅应该探索全新的思路，更应该站在开发者的角度去思考，有哪些全新的产品形态可以给用户带来完全不一样的体验模式。1. Superset — AI Agent 多路复用终端2026.03.01 | 全新品类，两天前刚上线一个终端同时运行 10+ 个 AI 编码 Agent，git-worktree 隔离互不干扰。会话 fork、智能状态感知、零遥测。这个品类刚出现，做一个带 Web 可视化的"AI 编程指挥台"，目前几乎没有竞品。推...

找工作这阵子，发现用AI帮着捋JD和简历，比自己瞎琢磨高效多了，分享下我自己的玩法，没那么多规矩，纯个人实操心得。第一步其实很简单，就是把招聘JD和自己的简历，一股脑全粘贴给AI。不用特意整理，原始版本就行，核心就是让AI先搞明白，岗位要什么人，我有什么东西，两者之间差在哪——也就是所谓的人职匹配，自己看半天可能漏重点，AI扫一遍就能把gap标出来，省得我逐字逐句对比。关键是第二步，得给AI定个“人设”，不然它输出的东西太敷衍。我直接给它写了一段提示词，大概意思就是，让它当一个有15年经验的职场老炮，懂德鲁克管理、麦肯锡那套，能帮我把过往经历，转化成岗位需要的能力，别净说废话。具体要求也写得很明确，让它从岗位技能、个人素质这些维度，帮我找长板和短板，别只说表面，还要挖JD里没明说的需求——比如用PEST、波特五力模型，分析下行业痛点，知道公司招这个岗位真正想解决什么问题。还有面试预判也很重要，让它模拟面试官，挑我简历里模糊的地方追问，比如数据不详细、动词太笼统的经历，用STAR法则往深了问，逼我用过去式和数字回答，这样练下来，面试时就不会慌。如果有空窗期、跨行这种雷区，也让它帮我想话术，重点是突出“主动选择”，不是逃避，而且话术要具体，别来“保持自信”这种没用的建议。另外，还得让它帮我设计3个反向提问，就是面试最后问面试官的，比如向谁汇报、有多少资源权，这样能摸清这个岗位的真实情况，避免踩坑。指令给完之后，AI就会按步骤来，先让我确认JD和简历，然后用表格列清楚gap，给我补短板的建议，再抛3个尖锐的面试题，我答完之后，它再用KISS原则帮我复盘，哪些要保持，哪些要改进，哪些要停止，哪些要开始准备。

聊项目使用本地缓存场景缓存逻辑过期设计本地缓存和redis缓存一致性如何实现讲一讲CAP布隆过滤器RAG的文档切片CompletableFuture优势对ai coding的看法无手撕，30min面完。