最近刷牛客，看到好多老哥在焦虑“AI会不会抢开发饭碗”，转身就去报了个什么“高级提示词工程师”的课。说句实在话，作为每天在业务需求里打滚的后端开发，站在面试官的角度来看：没人关心你Prompt写得多有诗意，大家只关心你能不能用AI解决真实的业务痛点。如果你想在简历里加上亮眼的“AI含金量”，建议把精力砸在这几个方向：1. 掌握 AI 工作流编排与自动化落地（核心竞争力）现在单纯调一个大模型的 API 已经不稀奇了，稀奇的是工程化落地。 把 AI 接入现有的自动化流程中才是王道。比如，你能熟练使用 Dify 这类平台，把复杂的操作编排成流水线——哪怕是搭一个自动生成内容并推送到小红书等平台的发布...

求评价下简历

家人们谁懂啊！最近疯狂赶AI面试，发现很多题真的是换汤不换药，反复被面试官追问，踩过坑才知道，这些题一定要提前准备，不然当场卡壳真的巨尴尬！先跟大家说句大实话，AI面试真的不是光会调包就行，面试官挖得巨深，尤其是基础原理和项目细节，基本上问两句就能看出你是真会还是混子。今天把我面过的高频题、踩过的坑，全部分享给你们，不管是面算法、大模型还是多模态，都能用得上，建议收藏起来，面试前狂背！首先是基础原理部分，这部分是必问的，也是最容易翻车的地方，我第一次面试就栽在这了，被问Transformer直接懵住，现在回想起来真的太亏了！面试官最爱问的就是Transformer结构，不是让你简单说“有编码器...

历时80分钟，全程被面试官笑着拷打。。。1.自我介绍2.上来两道算法题要求30分钟，一是树的层序遍历，而是数组的深度遍历（ [1,2,3] 输出[1,3,2],[1,2,3],[2,3,1],[2,1,3] [xxx]）3.说说你了解的比较熟悉的技术栈3.实习觉得做的比较自豪的事情4.实习时候的数据的准确率和及时性怎么保证的5.怎么理解元数据的，怎么完善数据资产/血缘的6.rag怎么做的7.说说进程和线程区别，线程是不是越多越好8. cpu内存访问的流程9. tcp为什么三次握手不是两次？10. tcp拥塞控制了解吗11.  https相比http具体还用了什么协议？12  输入一个网页地址发生了什么？13 索引失效的例子14 怎么判断sql是否慢，命中了索引没有？15 了解数据库里面的binlog reglog之类吗16  了解协程吗？（只了解携程。。。。）17  说说大模型和agent区别，mcp和function call 区别18  skill和之前的提示词工程有啥区别19  对ai未来的看法面试官知道我是搞数开的没问啥java后端方面的技术，而且一直跟我说没关系，再加加油吧