在 Java 开发领域，AI Coding 已经逐渐成为提升效率与代码质量的重要工具，选对工具比盲目跟风更关键。首推通用型大模型，如 ChatGPT、Claude。它们非常适合用于业务逻辑拆解、设计模式讲解、复杂 Bug 定位和代码重构建议，在阅读老代码、理解框架底层原理（如 Spring、JVM）时尤其高效。其次是代码补全与 IDE 深度集成工具，如 GitHub Copilot、Cursor、IntelliJ IDEA 自带的 AI Assistant。这类工具在写 Controller、DTO、Mapper、单元测试时体验极佳，能快速生成样板代码，显著减少重复劳动。对 Java 后端来说...

22K*15后端，是不是大白菜啊！  

学历末流985和末流211，非科班，8月份开始学的java，现在一个点评项目和鱼皮的智能云图库项目(还没学完)，鱼皮项目打算学到简历写的这些部分，因为后面还要补论文的实验，没太多时间学完，打算投明年的暑期实习，现在hot100刷了70%左右，看看这个简历有什么问题，我本硕参加了许多竞赛，但是都与算法后端什么的不相关，可能偏嵌软多些，科研方面是深度学习方面的，懂得都懂。没实习是因为课题组内不放，要有论文才有商量实习的余地。这个简历还有什么需要改的，佬们指导一下。

最近我突然想起一个问题：让 AI 写一个 Linux 操作系统，这事儿是不是太难了？说出来可能有点好笑，但确实是我自己提的。那一瞬间我也觉得自己有点冲动——好像只要把“写一个操作系统”丢给 AI，就能轻松实现一样。可是想想就知道不现实。Linux 不是一个简单的程序，而是一整套复杂的系统：内核、驱动、文件系统、网络、调度……每一部分都要精细设计、反复测试。更别提它要在真实硬件上稳定运行，哪怕一个小错误都会崩溃，甚至造成数据损坏。AI 可以帮你写示例、解释原理、生成代码片段，但它无法替代长期的工程实践和硬件调试。就像让 AI 去盖一栋楼，AI可以画图、出方案，但真正动工、验收、修复问题，还得靠人...