第一段实习：我以为学不到东西，是公司和mentor的错我的第一段实习，我的mentor是组里的技术骨干，天天不是开会就是对接项目，一天到晚见不到人，入职当天跟我简单说了句“先看看项目文档，熟悉熟悉代码”，之后就再也没管过我。同组的同事都忙得脚不沾地，每个人都有自己的模块要负责，我连问问题都找不到时机，怕打扰人家工作。入职前半个月，我每天的工作就是：打开电脑，翻一遍根本看不懂的项目代码，对着满屏的业务逻辑发呆，有问题先搜AI，搜不出来就只能憋着，一天下来啥也没干，啥也没学会。后来mentor终于给我安排活了，全是打杂的活：整理接口文档、核对数据、改一些无关紧要的文案、写最简单的单元测试。我硬着头...

我觉得我经历很丰富啊，为什么在西安只有7k😭

周五面的 1.你用openclaw做什么？2.用agent能不能做3.你现在研究的agent调用量很小，那如果调用量特别大，会出现什么问题，你怎么优化4.你提到了压缩上下文，怎么压缩，我传超大上下文有问题吗？上下文很杂乱怎么办，你怎么去查找你想要的5.你了解rag吗6.你怎么做的rag7.流式返回怎么做的，为什么选webflux，还有什么？8.如果你召回的精度不高，怎么提升9.es用什么存储向量10.你怎么去es查向量11.平常怎么用aicoding12.aicoding生成的代码不是你想要的你怎么办，不断问他？有什么提效方式问了5分钟实习八股：1.怎么优化慢sql2.索引失效直接结束了，无算法，反问聊了会儿ai全ai拷打，反问时候问了，面试官说他们部门全体转型ai最近变化会很大，对ai需求非常大，感觉应该要挂，因为我ai就是三脚猫功夫，其实不怎么懂，等等周一结果。

AI岗位需求暴涨12倍、月薪6万+，这数据确实诱人。但若让我重新选择专业，估计还是不会盲目的ALL IN AI。高薪就意味着极高的门槛。大模型算法这些岗动辄要求名校硕博、顶会论文，普通开发者转行面临激烈竞争，很可能沦为“调参侠”或数据标注工，在泡沫退去时被淘汰。况且技术迭代太快，今天的热门技能明天可能就过时，焦虑感如影随形。其实按道理来说 ，大学学的也是ai专业， 什么机器学习 ，深度学习 ，NLP那些 ，但是双非还是让我选择了java(ps : 考研也坠机了) ，但是其实对于ai这东西还是抱有很大的意愿的 ；与其拥挤地追逐“造AI”，我更倾向务实地“用AI”。在原有专业基础上，利用AI工具提...