先想把 “小镇做题家” 的定义理解清楚：出身小城镇，靠着一路题海战术闯过高考，敲开 985、211 这些名校的大门；可进了大学、踏入社会，又会真切感受到自己的视野不够宽、手里的资源没那么多，综合能力也和城市里长大的同龄人有差距。我倒觉得，这份差距是客观存在的，没必要自我怀疑，更犯不上陷在焦虑里打转 —— 毕竟纠结这些，从来都解决不了任何问题。我们得好好正视这个身份，正视这份成长里的落差。对我们这些普通人来说，高考哪是什么 “独木桥”，分明是相对最公平、性价比也最高的一条路。它不问你出身在哪，不问你家里有什么资源，只看你笔下的那支笔、卷子上的那些字。所以高考结束前，踏踏实实做个 “小镇做题家”，...

我还记得我刚工作的那会，领导给我安排了一个任务，让我不懂的还有项目的配置相关的问题就问xxx（给的一个人的名字，在这里就叫A），好，我遇到问题了，我就去问A，然后A说，这不是我负责的，你可以问下B，好我又去找B，B说这个我也不清楚，你问下C，C负责这个的，我又去问C，C说这个不是A在弄吗。我的心里活动（我TM，我请问呢，一个问题有这必要吗），最后我就直接找我领导说A不不知道，后面A就直接发了个文档给我，在给我讲了(何必呢，非要我领导亲自去找你，我领导也是A的领导)。一个个揣着明白装糊涂是吧，好好好。

有了 AI，我发现自己越来越不想动脑子了，尤其是当 AI 嵌入到 IDE 和编译器之后。以前写 Java 代码，调接口、写算法、查文档、优化性能，每一步都需要动脑。现在 AI 能自动补全代码、生成函数、修复 bug，甚至直接写出整段逻辑。点几下，就能跑起来，看似高效，但思考的过程少了，手写推理、调试思路也被压缩。短期来看，效率提升明显；长期却可能让底层理解变得浅薄。代码能跑，不代表你真正掌握原理。作为 Java 开发者，如果完全依赖 AI，我们可能会慢慢丧失对设计模式、算法优化、异常处理等核心能力的敏感度。AI 是工具，不是替代大脑的捷径。聪明的开发者，要学会利用 AI 提升效率，但别让它替你...

我在字节和快手实习过。感觉作为实习生，我一直再rpc向下捞数据，会用dag调度，但也仅限于这样了，请问这样的dirty work要怎么包装呢？