企业级前端工程化的本质，是把"人肉重复、靠经验兜底"的开发方式，收敛成可复用、可度量、可演进的一套体系。从零搭建前端时，先想清楚要解决什么、要什么结果，再选工具和流程，会少走很多弯路。 工程化主要针对三类问题：  把这三块从"人治"变成"机制"，工程化才算真正落地。 落到团队层面，能带来几件事。流程上，标准化、能自动化的尽量自动化，关键环节可以借 AI 提效，结果上，开发成本下来、迭代速度上去，代码质量和可维护性提高，bug 和线上风险更容易被提前拦住。这些都不是单点工具能完成的，需要从需求到上线的整条链路一起设计。 接下来我们按常见...

28届2本非科班大概很快要找实习了，应该是偏ai应用开发方向

已经有一段实习了，但是年后投到现在至今0约面😭，是哪里出了问题啊，是双非学历问题还是简历问题啊😭😭求各位大佬指点一下

1、Function Calling 和传统工作流有什么区别？传统工作流是提前把流程写死，比如先做意图识别，再查知识库，再调接口，最后生成答案。它的优点是稳定、可控、方便测试，缺点是灵活性差，场景一复杂就要不断加规则。Function Calling 是把“什么时候调用工具、调用哪个工具、参数是什么”交给模型决定。它更灵活，适合开放式任务，但稳定性会差一些，容易出现乱调工具、参数错误、重复调用的问题。线上一般不会纯用其中一种，常见做法是：主流程用工作流控住，局部节点再放给模型做 Function Calling，这样既有灵活性，也不至于失控。2、多轮对话里上下文太长了怎么处理？不能把所有历史对...