背景：本硕网安，此前无实习。 其实从去年七八月起，我就算开始准备实习了。但当时还在纠结选什么语言，实验室的项目也还没什么成果。就这样一拖再拖，拖到国庆后才正式开始学 Java，同时还得兼顾导师安排的比赛（用的正是我一直在做的那个项目）。一直拖到十一月初初赛结束，才勉强学完黑马的 Java SE。接着开始学 Java Web，边玩边学，直到十二月初才看完。 第一个比赛失利之后，导师又安排我参加另一个比赛的初赛（复用上一个比赛的成果）。之后我开始准备算法，跟着代码随想录的题单刷题，Redis 和后面的内容没系统学，最后是直接背的八股。这期间也一直在挑项目，挑着挑着就到了一月，勉强敲完了一个轮子项目...

何意味😄

28届的，求个大佬批评指正

最近重度使用Claude，特别是配合GPT和官方的Claude Code，最大的感受就是：它对复杂工程架构的理解力简直是降维打击。写简单的增删改查可能各家大模型都差不多，但当你让它处理分布式底层的业务流。它极少出现幻觉，而是能精准顺着庞杂的上下文把链路理清。我的心得是，千万别只把它当成普通的“语法补全器”，直接把你业务里最痛的数据处理架构、海量并发场景抛给它，用CLI代理去跑脚本和定位Bug。把这套AI原生工具链玩明白，用大模型来做核心底层的重构与调优，绝对是咱们做后端开发提效的核心壁垒。