这个是4.30的面经 我一直没来得及整理1. 自我介绍，包括个人背景、经历，以及 AI 大模型如何融入学习和实践2. 使用 AI Coding 工具时遇到过什么问题，怎么解决答案：AI Coding 最大的问题不是不会写代码，而是它容易写出“看起来能跑但不符合项目约束”的代码。比如它会新增不必要的抽象层、改动无关文件、吞异常、遗漏权限校验、把敏感字段打进日志，或者生成一个和团队代码风格完全不同的实现。我的做法是先给它明确上下文和边界，不让它自由发挥。比如只允许修改指定文件，不允许改接口签名，不允许新增依赖，不允许修改数据库 schema。生成代码后，我会先看 diff，再跑测试，再重点 rev...

家人们，这种情况还有机会吗😥  

套壳项目直接排除。调个API套个对话框，起名叫"XX智能助手"，面试官问"这跟直接用ChatGPT有什么区别"，你答不上来，比没做还减分。真正值得做的项目有这几类：RAG知识库。把自己的笔记或者公司文档喂进去，做一个能检索能问答的系统。技术上涉及向量数据库、embedding、检索策略，每个环节都有坑可以踩，踩完了就是你的故事。Agent自动化。找一个你自己真实的重复性工作交给AI做。比如自动抓职位信息按条件筛选、自动总结技术周报发邮件。场景越真实越好，面试时说"这个我自己每天在用"比任何包装都有说服力。垂直领域微调。拿开源模型跑一次...