刚入职，谁不想表现得积极、聪明、能干？但在热情之下，往往也踩了不少坑。比如，过度表现——明明不熟悉流程，却急着提出建议，结果把自己弄得手忙脚乱；比如，怕麻烦——不敢问问题，结果重复做错同样的事情；比如，急于讨好——事事答应，结果加班加到怀疑人生。这些坑，都是成长的必修课。刚入职，不需要急着当“万能选手”，更重要的是慢慢熟悉团队、学会问、学会听。底气和能力，会随着时间一点点累积，而不是靠一时的表现。所以，别怕踩坑，慢慢来，踩过的坑，都会变成你职场经验里的黄金砖。

bg，成电本，成绩大概30/100，自认为项目做的还可以了，黑马的苍穹外卖，点评，springcloud那个听完了顺便去做了尚硅谷的谷粒商城，没做运维篇，准备了3个月力扣，11月到现在0面试，boss日均100份，，一开始认为是简历问题，于是找了入职的大厂的朋友要了几份简历，只改了个名字电话就投，依旧0面，中途遇到几个卖课的骗子被我一眼丁真，好的，接下来我学校也乱写了，反正根本约不到面，直接填华五的学校，依旧是0面。这还没完，学校有合作企业，里面的岗位听说很简单，之前跟我一个课的同学，把课设写上去了，但是他也没怎么系统学过java，人家已经面完准备入职了，我不知道我是不是不适合计算机，或许就是我能力的问题 ，反正确实是招笑，那么早准备最后0面，不打算继续找了，准备考研了 ，祝大家工作顺利!

实习第三天了，讲讲感受吧，mentor每天都会喊我一起去食堂吃饭，会给我推荐哪家的好吃，吃完饭还会等我，经常没事，会来问我有没有问题，有问题随时来找他。看到我就一个电脑分屏比较困难，还帮我安排了一个新的显示器，可以看下面的图，到现在都没给我派什么任务，让我先熟悉。反正，心里暖暖的

在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...