AI工具的实用技巧

说一说之前很火的提示词吧，但是随着AI能力的提升，提示词越来越不重要了。对初级需求，提示词确实越来越 “轻量化”，随便一句 “用 Java 写个简单的用户登录接口”，AI 就能给出能用的代码；但对复杂场景、高要求的 AI Coding 任务，提示词非但没失效，反而升级成了 “精准指令工程”，是拉开效率差距的关键。可一旦碰到复杂业务逻辑、性能优化、架构设计这类硬核需求，就会发现 “会写提示词” 和 “不会写提示词” 的天壤之别。比如同样是让 AI 优化 MySQL 慢查询，普通提示词是 “帮我优化这段 SQL”，AI 可能只会给出加索引的建议；但精准的指令是 “我有一个电商订单查询 SQL，数据量 100 万 +，现在执行时间 2 秒，要求优化到 500ms 内，限制只能调整索引和 SQL 结构，不能改表结构，还要考虑分库分表的兼容性”—— 这种带约束条件、业务背景、性能指标的提示词，才能让 AI 输出真正落地的方案。更重要的是，AI Coding 的核心需求正在从 “生成代码” 转向 “解决问题”。比如你让 AI 排查一个 Spring Boot 接口的超时问题，只说 “接口超时了，帮我看看”，AI 大概率会罗列一堆通用原因；但如果你在提示词里加上 “接口调用了第三方支付 API，超时发生在高峰期，日志显示有大量数据库锁等待”，AI 就能直接定位到 “第三方 API 熔断机制缺失”“数据库事务过长” 等具体问题，甚至给出代码级的解决方案。还有一个容易被忽略的点：提示词是帮你 “驯服 AI 幻觉” 的关键。AI Coding 最头疼的就是生成 “看起来对但实际跑不通” 的代码，比如引用不存在的类、用错框架 API。这时候，在提示词里加上 “代码必须符合 Spring Boot 2.7 版本规范，禁止使用废弃 API，给出完整的依赖配置和测试用例”，就能大幅降低幻觉概率 —— 这种 “精准约束”，本质就是高级提示词技巧。说到底，AI 能力提升后，提示词的 “复杂度” 降低了，但 “精准度” 要求更高了 。它不再需要华丽的模板，却需要你把业务需求、技术约束、性能指标讲清楚。对初级开发者来说，随便写写就能用；但对想靠 AI 提升核心工作效率的工程师，“写好提示词” 依然是 AI Coding 的核心实战技巧。

#面经#不知道是客户端还是服务端，B**S上投递的，职位描述上也没有说是客户端还是服务端，整体面试挺难，问了很多细节上的问题。整体面试总结：盯着简历问的，简历上写什么就问什么。狠狠拷打。感觉已凉。对话录音转文字：00:00 说话人1（第一个面试官，对着简历上的专业技能一个一个拷打，但凡写上去的都问多，啥也没放过）虚函数、纯虚函数有什么区别？00:05 说话人2（我自己）虚函数的话就是。嗯，有实现体。嗯，纯虚函数就是等于0的，就是呃类似于一个。嗯，接口吧，如果一个类实现了纯虚函数。然后，另外一个类继承了这个实现纯虚函数的类。那，另外一个类如果不实现这个纯虚函数，嗯，那它就没有办法实例化啊，必须实...

硬件部今年第一次校招，听说wlb，想问下应届生能学到技术吗？跟传统硬件代工厂相比是不是背书比较难看啊？

1. 自我介绍2. C++11 之后你常用的新特性有哪些答案：比较常用的有 auto、nullptr、右值引用、移动语义、lambda、thread、mutex、condition_variable、atomic、shared_ptr、unique_ptr、constexpr、范围 for、unordered_map。如果放到工程里，最常见的收益主要有三类：一类是简化代码书写，比如 auto、lambda；一类是提升资源管理能力，比如智能指针和 RAII；还有一类是标准并发库，让多线程开发不再完全依赖 pthread。真正答这题时，不用把特性背得太全，挑几个自己确实用过的讲清楚更重要，比如移动...