在使用AI编程的过程中，我逐渐发现，高效的关键不是“让AI替我写代码”，而是“让我和AI一起写代码”。首先，我会把需求拆得足够清晰再提问。与其说“帮我写一个系统”，不如具体说明功能、语言、框架和预期效果。描述越清楚，AI给出的代码越准确，也能减少反复修改的时间。其次，我把AI当作编程助手，而不是一次性生成器。我常用它来生成函数、优化逻辑、排查报错或解释代码，而不是直接复制整段代码运行。通过逐段验证和理解，我既提高效率，也不会失去对项目的掌控。同时，我会持续迭代提问。如果第一次结果不理想，我会补充条件、指出问题、要求优化。把对话当作协作过程，而不是单次请求，效果往往更好。对我来说，高效使用AI ...

力扣刷了130多道了，还是没感觉。春招又开始了愁死了愁死了虽然做了一百多题了但是很少有题目是我做出来的，要么是看了评论区的思路要么就是自己的思路但测试总有不通过的例子，真和智商没关系吗

先交代背景：我去年过年时还在学JS，项目简历一片空白，拖到25年三月中旬才开始投递。现在回头看，节奏确实有点拖。过年没必要硬学，但简历建议早点准备。好简历不是写出来的，是改出来的。说几个我改简历时发现的最坑问题： 1. 简历最大的坑：把业务叙述和技术实现混作一团 我见过太多同学把"用了Vuex、Vue-Router、Axios"写三行，面试官看完不知道你解决了啥。STAR法则真的是老生常谈，但很多人不以为然。 项目描述必须从背景→问题→你的架构设计→可量化的提升形成闭环，这个真的非常重要。还有就是技术关键词自检：每段经历至少塞一个性能优化/工程化/复杂状态相关的描述。项目分...