我们目前是国内Top量化公司的AI团队，组内在招前端/全栈实习生，base上海，需线下实习，可转正，待遇丰厚，大家感兴趣或者有认识的朋友推荐可以加一下我～我们的JD：岗位职责参与图片设计&视频编辑的基础功能开发与优化协助构建产品原型，配合前端工程师完成模块落地参与简单的交互实现、组件开发、调试与性能优化在指导下完成与 Node.js 服务的简单联调岗位要求掌握 TypeScript 基础语法具备良好的学习能力和动手能力，愿意深入理解前端技术熟悉 AI Coding 工具（如 Cursor、Claude Code、Copilot 等），并愿意在实际开发中使用加分项有过小型全栈项目经验（如 React + Node.js、小程序、个人 Demo 等）使用过 AI Coding 并在个人项目中实际落地有 Canvas、Pixi.js、Konva.js、WebGL、视频编辑等方向的项目或兴趣有 GitHub 项目或 Demo 可展示者优先

呜呼，程序员危矣！ 你以为你在和AI竞争？错。你在和老板的幻想竞争。 并不是AI的能力真的完全取代程序员，而是让老板以为AI的能力真的可以完全取代程序员！ AI导致的程序员就业危机应该会比预期的还要更早、更猛烈，因为大众对AI的认知有点过于盲目和狂热了，你可能会暗自嘲笑别人啥都不懂，盲目夸大ai,但你别忘了，给你开工资的老板可能也是其中盲目的一员。 可笑吗？荒谬吗？但现实就是——给你发工资的人，可能连 prompt 是什么都搞不清，却敢决定你的去留。上意难测啊!上过班的都能听懂这句话吧

作为前端开发和科研学生，我曾让AI生成一份WebGL性能优化的文献综述，它不仅杜撰了多篇不存在的高影响因子论文，还编造了作者和发表期刊。更离谱的是，它给出的“权威”性能测试数据，在我复现后发现与实际结果相差一个数量级，差点误导了我的实验结论。解决1. 交叉验证：对AI输出的文献、数据，通过权威数据库（如Google Scholar、IEEE Xplore）进行检索验证。2. 复现实验：对AI给出的技术方案或性能数据，在本地或标准环境中进行复现测试。3. 限定输出：在prompt中明确要求AI“仅引用已公开的权威文献”“提供可复现的代码片段”，减少幻觉空间。

很多同学在准备找工作时，往往会陷入一种很努力但没有结果的状态。每天刷题、投简历、看面经、背八股，忙得不可开交，但最后面试结果却并不理想。其实从结果来看，拿到互联网大厂 offer，本质上只有三件事：方向定位 → 简历优化 → 面试复盘如果把这三件事做好，拿到 offer 的概率会显著提升。而很多同学的问题，其实就出在这三步没有做好。一、方向定位：最重要的事情只有一件在所有准备工作中，方向定位是最重要的一步。很多人找工作时的问题是：今天准备算法岗明天看看产品岗后天又去投数据分析看起来很努力，但其实效率非常低。因为不同岗位需要准备的内容完全不同：比如：算法岗项目深挖模型原理算法基础手写代码产品岗产...