最近试了用 AI 写代码，感觉整个人的效率都飞起来了。以前遇到一个小功能，可能要查文档、翻例子、调半天；现在直接告诉 AI：“帮我写个 XXX 功能”，几秒钟就给出完整代码，甚至带注释，几乎可以直接用。更爽的是：改动需求快：思路有变，直接让 AI 改，秒出新版本。学习成本低：不会的语法或函数，AI 一出示例就懂了。降低重复劳动：模板、接口、调试辅助，AI 都能帮忙生成。当然，AI 写的不是完全完美，总得自己审查、调试；但整体体验就是——少踩坑，多专注逻辑，效率提升感爆棚。如果你也经常写代码，不妨试试让 AI 帮手，你会发现，写代码可以舒服到像开外挂一样。

导员让我回学校并且辞职，我直接没放心上，继续来实习，但是她给家长打了电话吓唬我爹我要被开除了，我爹直接说要来学校找我，明天就要去找导员和家长谈话了，心情很差，因为找家长我真的毫无办法，我没有瞒着导员，因为她派人盯上我了，无论我招不招她都会和我爸打电话，所以我干脆全都招了，没想到接到的是我爸的训斥，可能是我命不好吧，也许之前的努力都必将白费吧……心情很差，我只是想找个实习能够更好的就业而已，为什么要这样阻挠我……

三、核心技术场景考察及候选人表现（一）考察场景高并发秒杀场景：1 万人同时抢购 100 个库存的商品，要求保证用户体验、系统稳定性与扩展性（二）候选人方案及面试官质疑候选人核心方案：前端先获取 token（通过 Lua 脚本实现锁机制），再凭 token 下单；后续考虑通过 MQ 异步处理、库存分片等方式优化面试官核心质疑点超卖与少卖风险：Lua 脚本仅解决锁竞争问题，下单环节的复杂逻辑（风控等）可能导致下单失败，已分发 token 会造成少卖；锁机制无法完全避免超卖系统扩展性不足：面对 1000 万人抢 1 万个商品的场景，数据库难以承载高并发读写，token 机制与数据库扛压能力不匹配异步...