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...

恐怖如斯

1、介绍自己做过的项目--->项目中的难点（你怎么解决和思考的）2、java的基础知识： 2.1、问了hashMap底层原理，以及为什么hashMap线程不安全。 我说了一下数组+链表+红黑树（1.8），在链表长度链表长度 > 8 且数组长度 ≥ 64 时，链表转为红黑树，红黑树节点数 < 6 时，退化为链表。hashMap的内部操作不是原子性的，在多线程情况下会出现数据覆盖和丢失问题。比如两个线程同时put，发现key的hash位置为空。线程a挂起，线程b写入，随后A恢复，会直接覆盖b的数据。 2.2、GC垃圾回收算法 我说了分代收集法、复制算法、标记清楚法，以及他们的优缺...