大家好，我是马丁。看到大家都在找实习包装简历，但简历上写了一个RAG/Agent项目，面试官一追问就露馅：这个项目具体解决了什么业务问题？你怎么知道效果好不好？碰到用户单次问答多问题混合处理场景（下面会有示例），你怎么处理？三个问题下来，大部分人就开始打磕巴了。问题出在哪？不是技术不行，是没有把技术和业务场景绑在一起。面试官见过太多只调了 LangChain4j/SpringAI 的 API、跑通一个 demo 的简历，他想听的是：你为什么这么做，你怎么知道做对了，遇到问题你怎么解决的。这篇文档每一条都值得你花时间想清楚。想清楚了，面试的时候你讲的就不是背的，而是你自己的东西。点个关注，持续更...

有没有佬知道这种是什么公司啊

麻了，求大佬指出问题

最近刷了不少AI应用、Agent开发的岗位JD，发现一个很统一的招聘趋势：企业不再认可只会用AI工具的能力，真正卡人的是项目经验。这也是大部分同学求职的痛点：学了一堆AI相关知识，但从来没做过一套能落地、可上线的真实AI项目。目前企业刚需的能力，基本就这几类：RAG知识库系统、AI Agent开发、Dify/Coze工作流搭建、飞书/钉钉/OA等企业系统对接。这里有个很关键的误区：教程里这些都是零散的单一工具，但企业工作中，这些能力是一套完整的业务系统。单点会用没用，能整合落地才是面试加分项。针对这个缺口，我最近在带一批人做实战训练：基于真实业务需求，完整落地一套AI项目。不做无效练习、不拼凑...