我早说，AI会逐步替代基础的程序员，但是我没想到速度如此之快，我还是太保守了。但是作为一个程序员，从立场来讲，我自然不希望AI替代我们，因为这影响我的就业和竞争。 但是我们不希望又能怎样，时代的趋势是不可阻挡了，我们只能顺势而为。 是时势造英雄，而不是英雄造时势。一、AI编程越来越离谱 我不得不承认，AI已经替我完成了70%的工作量，并且完成的比我更好，更精准，效率更高。算法中的时间复杂度、空间复杂度、最大圈数基本都是最优解，甚至很多时候，我感觉他已经在顺着我的思路帮我思考了。  替你写注释：我只需要打个“//”，注释就会自行生成，如果你觉得他生成的不对，你就再打两个字，他会顺着你的话去续写。...

boss打招呼300多了,就投了15份出去,0面试.官网海投只有京东给面试机会,结果还挂了.寒假实习还有希望吗

入职B站前端实习的第一周，最大的感受就是"二次元浓度"真的很浓！从电梯里的手办到同事们的工位装饰，处处都能感受到浓厚的二次元文化氛围。工作时间很人性化，10:00-19:00的弹性工作制对实习生很友好，基本不加班。最惊喜的是团队氛围超好，mentor特别nice，会耐心指导技术细节，还会主动分享职业发展建议。入职第一天就做了破冰小游戏，很快就和组里的哥哥姐姐们熟络起来。技术上收获很大，能接触到真实业务的完整开发流程，从需求评审到代码review，再到性能优化，每一步都有资深工程师指导。每天还能看到各种新番讨论，感觉在兴趣驱动下学习效率都提高了不少。真的是"梦中情司"了，强烈推荐给热爱二次元文化又想提升前端技术的小伙伴们！

传统数仓、数据库和分析系统，为业务提供了稳定的数据支持和决策依据。但当数据开始面对 LLM 时，就产生了一个全新的挑战：如何将企业数据转化为模型可感知、可检索、可执行的“上下文”。在企业 AI 系统中，这一过程通常经历三个关键环节：1. 数仓与数据库：提供干净、统一、结构化的业务数据。2. 搜索与 RAG：让模型能够快速、稳定地访问相关信息。3. 工作流与 Agent：将数据能力编排成可执行的任务，实现复杂业务的闭环。图中展示了这一链路的概览。通过这条链路，可以发现数据不再只是“给人看的”，而是成为 AI 执行的核心驱动力。一、从数仓到 LLM：数据“服务对象”的变化在之前的文章中（微信公众号...