离谱需求大揭秘家人们，今天必须来跟你们唠唠我给 AI 提过的一个超级离谱的需求，现在想起来都觉得自己当时胆子太大了！事情是这样的，之前我在做一个项目，这个项目已经维护了好长一段时间，代码那叫一个混乱，新老代码混在一起，简直就是一锅大杂烩 。项目里新的代码用的是 mybatis，加解密还比较好处理，可以通过 mybatis 的拦截器拦截来实现。但老代码就麻烦了，它是直接调用 xml 文件去执行 sql，这就意味着我得手动在 sql 执行之前对参数进行加解密。要是你遇到这种情况，你会怎么做呢？当时年少轻狂的我，做了一个现在想起来都想抽自己的决定 —— 我直接一股脑把整个项目代码扔给 AI，让它帮我...

记得那年大三的时候，我们都在玩，室友突然说要去一线城市实习，我们都笑他不好好把握没课的大学时光……结果第二年开春室友回来之后就变了一个人，游戏也不打了，整天就是抱着电脑刷题，做项目，闲下来的时候就给我们讲实习遇到的同事，还有好mt，他说现在很清楚知道自己想要什么，不考研不考公，想去大厂工作……最后我们都在考研的时候，他已经拿到了大疆的offer，有一次碰到他刚好一起进图书馆，我问他年薪多少，他不好意思的笑了笑，40w+，然后我两就分开了，他去了机房，我去了自习室……

来杭州实习的第三周，天天早九晚六感觉就已经很精神疲惫了，也没有多少私人时间，不敢想象如果是大厂的逆天作息我能活几年。果然人只有真正来上班了才知道自己想要什么，比起天天高强度被压榨拿到一份不错的薪水，我还是更喜欢能边摸鱼边混口饭吃。已经开始准备秋招找国企躺平了，大三想进国企该准备什么，是不是跟私企互联网招聘路子完全不一样，前边的准备是不是一点用没有了

大语言模型（LLM）到2026年已经成熟了，OpenAI、Anthropic和Google三巨头称霸。我根据LMSYS Arena、GPQA和SWE-bench基准，比较了顶级选手，帮你挑适合AI编码和日常任务的LLM。GPT-5.2 (OpenAI)综合王者，Elo 1483，幻觉率降到6.2%。强在深度研究和多模态（文本+图像）。编码上SWE-bench 80.9%。缺点是上下文窗400K，价格高（输入$3.44/M tokens）。企业级首选。Claude Sonnet 4.5 (Anthropic)编码高手，GPQA 91.9%，专注写作和复杂逻辑。比GPT冗余少，工具用得溜。价格输入...