很多程序员把AI当成“神笔马良”，甩个需求就等着收货。结果几天下来，虽然功能实现了，但代码风格各异、命名全靠缘分，原本整洁的工程硬生生被AI喂成了“屎山”。在AI时代，工程规范不再是锦上添花，而是防止项目崩盘的救命稻草。1. 结构化Prompt：拒绝“盲盒式”生成想让AI产出高质量代码，你的指令必须像需求文档一样严密。别只说“写个支付接口”，试试「上下文+约束+输出」的模版：上下文：我在用 Spring Boot 开发，当前处于订单模块。约束：必须使用驼峰命名法，所有数据库操作需封装在 Service 层。输出：代码中严禁出现硬编码，异常需统一抛出给 GlobalExceptionHandle...

从一月中到现在，最大的感悟是累、其次是不要怀疑自己

年后投到现在至今0约面，是哪里出了问题，是背景问题还是简历问题呢希望大佬指点一下

在你简历中的两个项目里，你觉得哪一个做得比较好或者更有技术含量？讲一下虚拟滚动的实现原理是什么？虚拟滚动在处理用户快速滚动时，底层是如何监听更新并保证页面流畅度、不掉帧的？针对 AI 对话的流式渲染，在技术选型时为什么要选择 SSE 而不是 WebSocket？结合 Markdown IT 工具，前端打字机效果具体是如何处理数据拼接和渲染的？你目前实现的打字机效果，是根据服务端响应的数据块增量渲染，还是真正做到逐字渲染的？假设后端逻辑不变，要求前端调整成“带有光标且挨个字匀速吐出”的真实打字机效果，你会怎么调整架构设计？如果这个 AI 对话平台要做到支持一万个用户同时在线，从前端或服务端的架构...