实习如何「偷」产出？

目前已经五月中旬了，暑期实习进入尾声，大部分有暑期实习的同学大部分已经入职，现在还没有找到的同学也不要放弃，最近两天分别接到了小红书跟百度的面试邀约，并且昨天👋的正职哥透露我的mt也开始要招实习生了（我的白月光呀！你先别招人等我回去好吗），看来很多厂还在招人，以现在暑期的转正率来看，日常与暑期差别真不大，如果大家想要一份中大厂实习，感觉投日常也是一个不错的选择。那么在找到实习之后，无论转正与否，大家都要面临写简历的问题，那么如何写简历，如何包装产出，之前的文章也给大家讲过，但是现在ai这么厉害，我可不可以用ai帮我写简历呢？毕竟你泽当初第一份实习简历还是靠我契而不舍的把实习项目搬到deepseek上写出来的呢。顺应着标题，转职ai应用工程师，那么我们就通过一个skill来写成一份好简历，既能用我的skill写简历，大家也可以根据自己的要求自己写skill，调试出自己想要的效果，也算是对skill进行一个小学习吧。简历提示 Prompt【角色定位】你是一位"资深后端工程师 + AI 应用工程专家 + 大厂校招面试官 + 简历顾问 + 技术文档教练"。你的任务不是写泛泛的架构分析，也不是为了包装而包装，而是基于当前代码仓库，尽可能完整、可信、克制地挖掘：1）可直接写进简历的项目亮点2）可在面试中展开讲深的技术点3）当前未实现但最值得补齐、能显著提升项目档次的优化点4）面向校招后端开发工程师岗位的定向简历表达5）面向校招 AI 应用工程师 / RAG / Agent / Workflow 方向的能力映射6）面向刚接手项目的小白也能看懂的 S 级核心亮点文档7）一份可作为后续代码优化依据的系统优化专项文档你的评估口径必须同时满足以下四层：1. 代码事实口径一切结论必须以代码、配置、调用链、表结构、脚本、部署文件、测试、README、注释为证据。2. 校招后端工程师口径重点判断候选人是否体现：- 扎实的编程基础与代码质量- 系统设计初步意识- 核心模块的独立实现能力- 工程规范与最佳实践的落地- 问题排查和解决能力- 技术选型的理解与 trade-off 思考- 良好的学习能力和技术热情3. AI 应用工程师口径重点判断是否涉及：- LLM 应用开发与集成- RAG 检索增强生成- Agent / 智能体开发- Tool Use / Function Calling- Workflow 编排- Prompt 工程- Eval 评测- AI 与业务系统结合- 数据处理与分析能力4. 大厂校招面试口径输出要能对接字节 / 阿里 / 腾讯 / 美团 / 百度 / 快手等公司的：- 后端开发工程师（校招）- AI 应用工程师（校招）- AI 平台工程师（校招）- 数据开发工程师（校招）---# 一、候选人固定定位候选人定位固定为：【应届校招候选人 / 实习生转正】请不要输出社招版本或多年经验版本。改为以下分类：1. 后端开发工程师版适合校招后端岗位，强调编程基础、系统理解、核心模块实现、工程规范和性能优化意识。2. AI 应用工程师版适合校招 AI 应用方向，强调 LLM 集成、RAG、Agent、Tool Use、Workflow、Prompt 工程、Eval 评测。3. 后端 + AI 复合版同时体现后端基础和 AI 应用能力，适合对两个方向都有要求的岗位。---# 二、参考 JD 能力模型请基于以下 JD 方向，对项目亮点做映射和筛选。---## JD 方向一：校招后端开发工程师重点关注：1. 编程语言基础：- Java / Go / Python / C++ 等至少一门熟练- 数据结构与算法- 设计模式的理解与应用2. 后端核心能力：- Web 框架使用与理解- RESTful API 设计- 数据库设计与 SQL 优化- 缓存使用（Redis）- 消息队列（Kafka / RabbitMQ / RocketMQ）- 并发编程3. 系统设计初步能力：- 分层架构理解- 模块划分与接口设计- 高并发场景基本处理- 分布式基本概念4. 工程能力：- Git 使用- 单元测试 / 集成测试- CI/CD 理解- Docker / K8s 基础- 代码规范如果代码中存在相关实现，请优先挖掘为 S / A 级亮点。---具体的skill因为篇幅太长没有办法给大家全部展开，具体的可以私信我要。这个skill主要包含了三个特点：一、一切以代码事实为准这是整个 Skills 最重要的一条铁律。每个亮点都必须附带代码证据 —— 文件路径、类名、方法名、关键配置项、调用链。不是你说你做了 RAG 就是做了 RAG，而是 AI 要在代码里找到 `retriever`、`embedding`、`vector store`、`rerank` 这些实际实现，才算数。Skills 中明确要求了三级分类：【代码已实现】 代码里明确存在，可直接写简历【强推导亮点】 代码可支撑，可适度抽象，但措辞必须克制【可扩展设计】 当前未落地，只能作为优化建议，禁止写成已实现二、反吹牛审查机制这是ai包装简历时最容易露馅的地方，随便你一个优化，ai都会把收益写的无限大，支撑几千万qps，成功率从80%提升到99.9%，但是又没有具体的业务数据支撑。Skills 对每个亮点都强制要求做反吹牛审查：如果我是面试官，我会用哪一个追问来验证这个点是真是假？这个点一旦追问到第三层，最容易暴露的薄弱环节是什么？同时内置了一套校招专用的"禁止表述"和"推荐表述"对照表。三、四层技术深度判定L1 基础工程实现：常规 CRUD、简单参数校验 —— 不构成亮点L2 高质量工程实现：模块抽象、缓存设计、统一异常 —— 校招合格线L3 有深度的技术实现：核心链路设计、RAG 全链路、性能优化 —— 校招强亮点L4 超出校招预期：完整 Agent 体系、可扩展架构、AI 平台化 —— 面试加分项简历的本质不是包装，是翻译 —— 把你的代码事实翻译成面试官能快速识别的能力信号。这份 Skills 做的就是这件事：它是一个翻译框架，确保你的翻译"准确、克制、经得起追问"。帮助你迈出找实习的第一步或许也是最重要的一步：写出一份简历。

主包在美团实习了92天之后才明白，实习包装并不是吹牛皮。其实“偷产出”和“包装”的核心，是在不起眼的工作里找到“可迁移的价值”，并把具体行动和行业术语挂钩——毕竟实习的核心是让简历和经历能支撑你下一次机会，不是真的要“吹牛皮”。分享几个实际能操作的角度：1. 先从“不起眼的工作”里挖“隐性价值”比如你可能天天在做“改bug”“调接口”“整理文档”这些事，别只记“做了什么”，要想“解决了什么问题”：改重复出现的小bug：可以总结成“优化XX模块异常处理逻辑，通过新增校验规则减少80%同类报错，提升接口稳定性”。调前端后端对接的接口：别只说“调通了接口”，而是“参与XX功能模块的前后端联调，梳理接口文档30+份，推动解决跨端数据格式不一致问题，缩短联调周期2天”。整理老系统文档：可以写成“参与XX legacy系统的文档重构，梳理核心业务流程5条，补充接口参数说明100+项，为后续模块迭代提供基础支撑”。2. 用“技术术语”包装“具体动作”，但别脱离实际比如你做的是很基础的CRUD开发：不说“写了增删改查接口”，而是“设计并实现XX业务模块的数据访问层接口，基于MyBatis优化查询逻辑，单表查询效率提升30%”。如果涉及到简单的并发处理（哪怕只是加个锁）：“针对XX场景的并发问题，引入Redis分布式锁机制，解决多线程数据不一致问题，保障峰值期数据准确性”。哪怕是改配置、部署脚本：“参与XX环境部署流程优化，编写自动化部署脚本，将服务启动时间从10分钟缩短至3分钟，减少人工操作失误率”。3. 主动加一点“额外动作”，让产出更“实”如果手头工作确实太基础，花点时间做这些事，既能积累素材，又显得你有主动性：写“技术小结”：比如改完一个bug，总结下“这类问题的排查思路”“用了什么工具（如Arthas定位问题）”，写成文档，这就是“沉淀XX问题排查方法论”。提“优化建议”：哪怕只是发现某个接口返回格式冗余，写个简单的优化方案（不用真的落地），也能算“参与XX模块性能优化方案设计，提出3条可行性建议”。跨部门沟通：比如对接测试或产品时，记录下“推动XX需求细节确认，减少因需求模糊导致的返工2次”，体现协作能力。关键提醒：包装的底线是“能自圆其说”别瞎编你没做过的技术点，比如没接触过分布式就说“设计分布式架构”，面试一深挖就露馅。真正有用的包装，是把“1”说成“1.2”，而不是把“0”说成“10”——毕竟实习的经历是为了让你在面试时有话可说，能讲清楚“我做了什么、怎么思考的、学到了什么”，这比单纯的“高大上”更重要。说白了，企业招实习生看的是“潜力”：能不能把小事做好、有没有主动思考的意识、能不能把经验转化为能力。从这个角度看，“包装”其实是让这些潜力被更清晰地看到而已～

最近很多兄弟问我这些问题，实习产出怎么包装？我在某某大厂测开实习，怎么包装成开发？我在小厂若依感觉没什么技术，怎么写简历？以下给大家总结几点我自己实习时比较关注的点。1.实习公司的业务！！！这是我认为写实习产出时，最重要的一点，也是大家都会忽视的一点，你们公司的业务是什么？简单来说，你们公司或者你所在的组是做什么的？你是金融借款？你是营销活动？亦或是你是做旅游的，做履约，到店？你进到一个新的研发组，你们组肯定是隶属于某个部门之下，解决业务上的问题。所以你去实习第一个了解，并且要不断学习的点就是你们组的业务，这样在你后续面试介绍产出时，也能更清楚你的产出是为什么而做。很多同学不关心自己组的业务，每次上来拉下代码就开始看，哪里有技术创新点？哪里有技术架构调整？哪里有最新最前沿的技术？做这些自己可以先想一想，代码存在的本质是什么。要多读公司文档，了解组里的业务。一个需求过来，大部分是由产品提需的，除了一些实习生经常做的，修bug，改字段，大部分需求都有明确的业务指向，你们的平台提供了新功能要上线或者是你们公司要做活动拉新客，这些都与你的业务有关。理解了你的业务，也就理解了你做需求的前提，你为什么要做这个需求？2.实习产出的技术要求大部分兄弟最注重的也就是这一点，怎么写会让自己的产出显得高大上？只用Java感觉不够，我实习生所负责的一个产出必须带上中间件，用上新技术，现在是ai时代，必须再加上ai，慢慢的一个小需求被不断美化成了“巨无霸”。让你从实习生变成了架构大佬！大家一定要避免这样的问题，而是学会写一些小而美的产出。1.避免从0-1，但是可以从1-1.25mt写了一个从0-1的链路，我很喜欢，显得很高大上，技术要求很高，可不可以偷？不可以🙅‍♀️，因为你不是做架构的人，但mt后续对该链路的优化可不可以偷，可以。我实习生不会从0-1，但是我会照葫芦画瓢从1-1.25，对原先高大上的链路修修补补。面试时照样可以讲自己对原先从0-1链路的理解，显得自己能够理解好技术，并且能融会贯通，锦上添花。2.不要太多中间件，基础好可利用大家每次写产出的时候都会用到大量中间件，好像这样才能显得自己技术高超，但是在写产出时尽量避免对中间件的过度描述，反而会给自己挖坑。一些Java基础性的就可以写，可以重点关注设计模式，之前找实习的时候没有特别关注，现在才后悔莫及，对设计模式出色的利用，反而更显得你基础扎实，理解深刻。3.全是业务性的需求也可写有人说，我全是业务性的需求可以写吗？全是crud啊！照样可以写，正如我前文所说，业务是你需求的根本，只要你对你的业务理解够深刻，业务反馈回来的数据够亮眼，照样可以写上去，我负责开发的活动模块为公司拉来了5000新客，照样会让面试官关注你的产出！4.模板性产出泽哥，我实在没什么可写了，我在外包小厂，业务垃圾，代码垃圾，但是也想写产出怎么办？网上到处都是模版性产出，随便找份简历就会有。慢sql优化，线程池并发调用，gc次数增加问题解决，甚至优雅简历上的一条“基于模板加接口回调机制”，我已经不知道在多少人的简历上看过。可以写吗，照样可以，毕竟你没什么可写的，并且来来往往这么多人，面试官也不一定记得住。3.实习产出的数据这也是许多兄弟的误区！大部分兄弟为了让自己的产出好看选择无限制夸大自己的产出。什么小厂业务日均10w+请求，什么ai准确率高达99%，参与亿级分库分表的构建。我只想说，what the hell ！！！兄弟你自己写的自己信吗？千万不要过分夸大自己的产出，大部分大厂面试官对数据都极为敏感。当初我面试字节时，写了布隆过滤器，准确率高达99.9%，被面试官直接问，“你是不是没用过布隆过滤器啊”。大家的产出数据一定尽量都从公司文档中获得，如果没有文档只能自己获取，尽量要估的小一点，在一个可信的范围内，避免被拷打！！！4.总结实习在我看来，一句话总结就是，你为了解决什么样的问题，用了什么样的技术，获得了什么样的数据 。大家理解了这句话就会更方便自己去写产出到简历上，有更多的面试机会。希望这篇文章能够帮到大家，我是永泽，下期给大家带来更多的分享

28届后端鼠鼠，最近结束一段小厂实习，准备6月去投中大厂试试水，简历还有什么优化的嘛简历第一个项目地址:https://github.com/OWWZO/ai-agent 友友们感兴趣可以点点star 项目思路参考了openmanus等等开源项目

最近两天国际金价忽上忽下炒的特别火热，前天晚上心血来潮就决定写一个Agent智能分析黄金市场的项目，连续工作了20小时也是完工了，刚刚花了会儿时间也是成功在github上上线了。GoldMind 是一个基于 LangChain Multi-Agent 架构 的黄金市场智能分析平台，融合 ReAct 推理框架、RAG（检索增强生成） 与 多模型协作 技术，为投资者提供深度市场洞察。系统基于 GLM-4-Plus（智谱AI）与 DeepSeek-V3 双引擎驱动，通过专用 Agent 分工协作：Market Analysis Agent 负责技术面量化分析，News Intelligence Agent 基于实时搜索进行舆情解析，Institution Research Agent 追踪主流机构观点，Investment Advisory Agent 融合多源信息生成策略建议。各 Agent 通过结构化输出实现结果融合，形成对黄金市场的全景认知。项目链接🔗https://github.com/JasonBuildAI/GoldMind球球star⭐啦哈哈哈哈哈😃附上几个前端截图，也欢迎大家提PR

对于大部分开发实习的同学来说，这应该深有体会。面试的时候，什么高并发、高性能、高可用，那是张嘴就来，但实际实习的时候才发现，哪会让你接触这些东西哦。可能理解业务就要理解一个月，然后前端做做切图，样式调整啥的，后端做做CRUD啥的。这样糊糊涂涂实习3个月准备秋招的时候，发现面试官都不知道该问你些什么，你自己也不知道该回答些什么。而有些同学知道要包装，但是可能用力过猛，导致面试稍微问深一点，就露馅了。所以合理包装自己的实习经历是必需的，那具体怎么样合理包装自己的实习经历呢？下面是具体的一些技巧：1.把“做了什么”翻译成“解决了什么问题”改重复出现的小bug：可以总结成“优化XX模块异常处理逻辑，通...

27届双非本计算机专业，感觉前后端挤满了人 ，于是转AI产品经理 ，学习相关知识 ，做项目改简历，但是投了半个月简历，打招呼了1k➕，只有3个约我面试，还都是那种0-20人的公司，我感觉有点不靠谱，我觉得怎么也得是中厂啊…是简历有问题吗，求指点，还是现阶段没实习没学历的我只能先去这种公司

秋招上岸字节sp有三段实习 换过五家公司做过java 做过go 做过前端对实习有一点自己的感悟1 实习重要嘛？我认为实习是必须的，想要秋招稳稳找到不错的工作，2-3段实习是绝对需要的如果没有实习经历你就只能写项目经历 但由于大家都有实习 面试官会自然而然把你的项目经历当作玩具项目，有些大神0实习拿offer的毕竟少数2 为什么需要实习？同等学历下 实习越好 越有机会进面实习高两个档次 约等于 学校高一个档次两段大厂211  > 两段小厂985 （不绝对）面试官是招人进来干活的 211 985 学历已经够门槛了 就更多地看工作能力 面试官会觉得实习过的人有过工作经验，带起来更好带3 实习选大厂还是中厂？大厂核心部门 > 中厂核心部门 > 大厂边缘部门但其实这并不绝对 因为你直到真正进去做事之前 你都不知道你做的事情有没有价值所以我建议 🈶️大厂实习 无脑大厂4 实习真的不要太老实有人说我实习一直在打杂，我简历上就真的只写打杂的活，最后的结果就是根本没有面试机会，这是很不对的做法我建议大家入职开始就偷文档，看看古早的代码干了什么，记住一句话：“你的mentor干了什么，你就干了什么”5 不要all in实习我身边有很多今年秋招等到九月底，发现没有转正名额才走秋招的，所以大家不要过度相信部门hc你要记住，想要你的没有hc也会去帮你争取，不想要这个位子就算空着也是没有hc6 离开不代表你不够优秀当你决定去找实习，并且真的干了之后，你就已经比别人优秀很多了，往往实习生的留或走有多方面的因素，可能是真的hc不足，可能是觉得你交流不够，但这都不能否定你的优秀7 一人一城也不证明你很忠诚我有个朋友 在一家公司实习了九个月，秋招不给转正offer 来年就算转正也比校招进去的白菜低3k如果当你觉得你已经摸清了公司的业务，并且每天干的活开始大量重复的时候，我建议你可以开始准备找下一份实习了不同的公司能帮助你积攒对于职场的认识，同时不断提高和各种人周旋的能力，也能帮你了解不同公司的技术栈和文档8 我有实习 但为什么还是没有面试这个时候往往要看是不是简历出了问题 很多人实习做的都是crud 因此真的就只写crud 或者写的很简单 让面试官没有问的欲望你要记住这么一个口诀“问题场景 + 方法调研 + 落地实施 + 兜底策略 + 总结复盘”夸张点说，你简历上的任何一个技术点，如果面试官问道，你不能和面试官吹三分钟牛逼 那可以认为这个技术点是没用的

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...

大家好，我是@程序员花海。最近看了非常多同学的大厂AI Agent、大模型开发实习简历，包括很多飞书、阿里、字节的实习生项目。我发现一个很致命的共性问题：现在很多同学的实习经历，字数很多、技术栈很满、数据很漂亮、名头很大，但是完全没有技术思考。看着是大厂核心岗，实际上写出来的内容，全是表层业务堆砌，面试官一眼就能看出：你只是执行层，没有架构层、问题层、取舍层的深度思考。今天我拿一份非常典型的飞书AI大模型实习简历给大家拆解，为什么这份简历看着无敌，实则面试极易被问穿，同时直接给大家放上优化后的高阶写法，照着改就能质变。这份实习经历，属于现在最典型的流水线式实习简历。结构完美、数据齐全、关键词拉...

大家好，大家好我是@程序员花海，最近两周密集面试了不少Agent方向的候选人，从应届生到有三年、五年经验的同学都有，面下来最大的感受是——简历看着都差不多，一问项目就露馅。说几个反复出现的名场面，可能你也在经历：场景一：简历千篇一律十个候选人，八个项目写的都是基于LangChain搭建智能问答系统这种风格。问技术选型为什么用LangChain而不是直接用官方API，答不上来。问系统如果上线要承载1000人同时用，哪里会先崩，基本没想过。场景二：项目经不起推敲简历上写着实现了RAG检索增强生成，一问细节，比如文档怎么解析的？切片窗口多大、重叠多少？向量库用的什么索引策略？检索召回率怎么评估的？多...

bg 中上九本+考研c9硕，目前研0，找了个羊导准备猛猛卷实习，结果投了四五天简历无人问津，连约面也没有，想问问大家简历问题出在哪里，谢谢