最近刷了不少AI应用、Agent开发的岗位JD，发现一个很统一的招聘趋势：企业不再认可只会用AI工具的能力，真正卡人的是项目经验。这也是大部分同学求职的痛点：学了一堆AI相关知识，但从来没做过一套能落地、可上线的真实AI项目。目前企业刚需的能力，基本就这几类：RAG知识库系统、AI Agent开发、Dify/Coze工作流搭建、飞书/钉钉/OA等企业系统对接。这里有个很关键的误区：教程里这些都是零散的单一工具，但企业工作中，这些能力是一套完整的业务系统。单点会用没用，能整合落地才是面试加分项。针对这个缺口，我最近在带一批人做实战训练：基于真实业务需求，完整落地一套AI项目。不做无效练习、不拼凑...

感觉简历可以弥补我八股和算法的不足了，直接冲大厂目前挑不出一点毛病

在学校工作室里面的工位

Codex 最近的热度非常高，和 Claude Code 一起成为继 OpenClaw 之后，AI 圈又一个炙手可热的词。反正我是文用 Claude Code，武用 Codex。两个配合，天下我有。上一篇我们分析了 Claude Code 的 CLAUDE.md，今天我们来分析分析 Codex 的 AGENTS.md。有一说一，第一次写 AGENTS.md，总觉得他就是个 README。但随着对 Codex 的深入使用和理解，逐渐有了不一样的认知。确实都是 Markdown 文件，但写得好和写得烂，Codex 的工程能力差距能有天壤之别。可能很多小伙伴没有时间去分析，今天这篇我花了很多 tok...