分享3个日常开发离不开的AI coding工具, 覆盖不同场景, 帮大家提效避坑。GitHub Copilot主力, 写Java和SpringBoot代码时适配度很高, 上次写接口逻辑, 输入注释后它能自动补全业务代码, 连异常捕获的模板都能精准匹配, 省了不少敲重复代码的时间, 美中不足是偶尔会生成冗余语句, 需要手动甄别。Cursor适合快速调试bug, 尤其是被Python脚本折磨时, 之前写数据处理脚本遇上报错, 用它的内置调试功能, 能直接定位到语法错误和依赖冲突, 还会给出修改建议, 比自己翻文档高效太多, 轻量开发用着很顺手。Claude则适合梳理代码逻辑, 复杂业务模块先跟它描述需求, 让它生成大致框架, 再在此基础上优化。但要注意别完全依赖, 核心逻辑还是要自己把控, 避免出现隐蔽问题。

从5月7号入职到现在已经过了一周啦，记录一下最真实的感受…… 公司的伙食还是很不错的，每天餐补38元，早中晚各8-15-15，每天下午还有固定的下午茶，随机刷新糕点饮品甚至还有KFC。 午休时间也很完美，十二点到十四点（包括吃饭时间），应该算行业内中上水平了。虽然一周会有那么几天要上班到晚上八点半，但好像又没有觉得抗拒。 在这里每天都能学到很多很多在学校中接触不到的知识，能直接接触一线开发环境，在项目中将知识结合实践，对于我这个双非本实习生来说还算是很有价值的。组内同事跟导师也非常友好，虽然我没什么开发经验有时会问一些很低级的问题，写代码时也偶尔犯一些低级错误。今天15号是前公司发工资的日子，...

一般收到面试，我都会在学校课表找一个没课的教室，然后提前带电脑去就可以了，一般只要不是考研前一段时间，基本都没什么人会占教室，而且学校校区多的话，基本都会有教室空出来，另外就是咖啡馆了，没教室只能去条件比较差的外面露天地方，而且有时候下雨，麻烦的很

前言近期，非常多的同学反馈，在各大公司面试中频繁被问到“AI和数据开发如何结合?”很多人的回答仅停留在：“我用GPT、DeepSeek、Kimi 或者豆包查过Python UDF写法、SQL语法等”——这确实偏离了面试官的考察初衷面试官真正想听见的是，你是否将 AI 真正融入数据开发工作流，是否有一些落地实践或创新思考？今天就来跟大家剖析一下，AI和数据开发的结合主要有哪些方面：AI 大模型问答工具辅助开发：利用GPT、DeepSeek、豆包等大模型聊天工具，快速解答日常开发中遇到的技术问题（如 复杂函数使用、慢SQL调优、业务知识搜索等），提升问题排查与学习效率AI 编码工具提升开发效率：借...