随着AI的发展，数据人的工作边界，正在发生变化。过去我们更熟悉的是这些词：ETL、数仓分层、指标体系、实时链路、BI 报表。这些能力当然依然重要。而且直到今天，它们还是企业数据建设的基本盘。但现在，很多企业对数据团队的期待，已经不只是：把数据算出来。而是开始进一步要求你去支撑：智能问答/企业搜索/RAG 检索增强/Agent 工具调用这意味着，数据人做的事情，正在从“建数仓”，慢慢走向“建 AI 数据底座”。未来已来，该考虑不是数仓还要不要做？而是从做数仓到做 AI 数据底座，数据人到底该补什么能力？一、不是数仓没用了，而是只会数仓已经不够了先说结论：数仓能力不会过时。因为 AI 数据底座的很...

不是我应聘个it技术支持岗位4-6k 还学历歧视上了😭

春招约不到面试，太难受了

#把自己当AI，现在最消耗你token的问题是什么？#https://developer.chrome.com/blog/chrome-devtools-mcp-debug-your-browser-session?hl=zh-cn谷歌把调试模式打开chrome://inspect/#remote-debugging配上mcp{ "mcpServers": { "chrome-devtools": { "command": "npx", "args": [ "chrome-devtoo...