海康二面

有一次我对 AI 提了一个离谱到自己都觉得好笑的 Java 需求：“帮我写一个程序，自动找出所有内存泄漏、生成修复补丁，并直接提交到 Git。”这需求看起来像“自动化神器”，但本质是想让 AI 变成一个会理解业务、会分析代码、会操作版本库的全能工程师。更离谱的是我还加了一句：“顺便统一项目所有日志格式、处理所有异常，并回滚到上一版本。”AI 当然给了我一套很完整的方案，但我知道真正落地会非常复杂，也很可能把项目搞崩。后来我才明白，离谱的需求可以问，但别指望 AI 代替工程师做所有决定。

请问有朋友知道这两个部门的区别吗？哪一个转正率更高，哪一个面试强度更大呀？

再找不到实习就找不到工作了

大家好，某大厂螺丝钉一枚。上周发生了件让我失眠的事儿。我用GPT写了个自动化脚本，把原本一周的数据清洗工作压缩到3天完成。本来挺开心，结果周四下午ld找我问这周怎么这么闲？无语……传统时代的工作逻辑是：你越忙越有价值，加班到深夜说明你很拼。但AI时代完全反过来了——效率高了反而成了原罪，因为你证明了这个岗位其实不需要一个人。后来我跟几个朋友聊，发现大家都在经历类似的尴尬：运营小姐姐用AI写文案，2小时产出以前2天的量，但不敢告诉老板；设计师用Midjourney出图，省了80%时间，结果被安排了更多需求；程序员用Copilot写代码，debug时间大幅减少，但KPI反而加重了。我的应对策略（血...