传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...

27届找实习，现在是投了一周左右，没啥厂理我，几个大厂要了简历但也没后续，心里想去公司感受一下业务，但是没找到有点难受，看了牛肉哥包括其他一些大佬的建议都是直接剑指暑期，再多背背八股，熟悉熟悉算法，然后项目每个地方都要能讲透，想来牛客找找相同目标的同学交流交流！

鹅厂和虾皮秋招补录出来了，传统技术岗除了测开都有，好好想想这是为什么。面过测开实习的都知道，测开实习面试难度极低，因为实习进去大部分时间都在做功能测试，毫无含金量且难有产出，干过的都知道可替代性强，大部分活正职能干实习生也能干，正职HC更是少之又少，牛客有多段大厂测开实习，但秋招零offer的大有人在，同时属于成本部门，薪资水平也是技术岗最低档（点名熊厂白菜价18k），裁员也是优先考虑，别人跳槽涨薪资，测开跳槽降薪资。🐭🐭在某大厂测开实习已有一个多月，从起初满怀期待到现在深入了解后，对测开的前景和秋招情况很是悲观，想另找开发实习，但现在已经12月底，焦虑万分，遂写此贴，警示后人，能劝就劝

不知不觉，作为 25 届的应届生，我已经入职嵌入式岗位半年多了！这段时间走了不少弯路，也找到了几个超级好用的工具，今天想和大家分享一下。 一、好用工具 1.AI辅助代码插件工具 Fitten Code 还有Copilot真的要大力推荐这两个插件！如果你觉得自己写代码很慢、代码能力差，或者总是重复写类似的业务逻辑，这两个工具真是救命稻草。 直接在 vscode 里搜索并安装就好。它们可以智能补全代码、自动生成注释、查找 bug! 举个真实的工作场景：有时候我写的代码逻辑差不多，只有几个参数不同，之前我总是复制粘贴，逐个改，一方面慢，另一方面容易出错。但这两个插件可以根据我之前的代码逻辑，自动处理...