最近不少学前端的都有提到说，发现今年秋招前端的竞争已经不止卷八股和项目了——“AI 全栈”这个词开始出现在前端 JD 里。很多岗位可能还会明确写“了解大模型应用、Agent 开发优先”，哪怕你是投前端实习。于是就出现了一个尴尬的现状：传统前端路线还在让你慢慢啃 HTML/CSS/JS，做完一个后台管理系统就去面试。但另一边，企业已经开始期待你能聊一聊 Agent、流式响应、工具调用。很多人其实也不是不想学，就是不知道怎么把 AI 项目和前端实习路线揉在一起，又不影响基础学习节奏。所以我趁着放假梳理了一份 30 天“传统前端 + AI Agent”双项目冲刺路线，给秋招前想刷一段前端实习的同学参...

这还是🐮的，哈哈哈哈。多读书!

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...