如果你大二就开始实习，那么就会得到........

已经学完Javase和web，在敲外卖，确信要在大一暑期找一份小厂实习，然后发这个贴的目的就是想问各位牛客er对小厂的界定是什么?那种小型外包公司?有没有找小厂的搜找经验?我要不要在简历上写自己是28届的?（不转方向）

大二Java后端那套学的还可以，写了一个点评，（苍穹外卖全是增删改查，学校搞综设的时候负责后端和部分深度学习的我那时候写过增删改查，git啥的都用过了，所以就没写）。现在在写leetcode和刷八股，八股侧重操作系统和计算机网络一点。因为其他的在学习项目中因为我这人比较喜欢刨根问底一点，所以底层的一些东西学的时候就理解了一下，现在主要是微服务还没系统学过，不想看微服务了系统的，再找个其他有含金量一点的项目看一下就准备投日常大厂实习了。 想问问各位佬，日常大厂实习在什么时候开投最合适，因为想在秋招前攒3~4段实习

每一次AI工具的更新，市场上都说不需要前端了，然而事实真的如此吗？互联网本身就是新兴技术，因此互联网的各种工种也是受AI影响最深最快的前端不会消失，只是可能会HC减少，并以另一种形态存在，说说我当前的工作状态吧👇去年下半年到现在，工作80%都是AI相关，工作边界变得更加广阔：1）技能结构：从“前端单点”升级为“产品+内容+技术”的复合型以前更像是典型的前端工程师：把需求实现出来、把页面做出来、把交互写出来。现在更接近“能把想法从 0 推到 1”的复合角色——既要会产品设计，也要能用 AI 批量生产内容，还要具备把功能快速落地的代码能力。2）协作方式：从“对接上下游”变成“AI 协同 + 跨部门整合”过去协作更多是：跟产品确认需求、跟后端对接口、跟测试走流程。现在更常见的模式是：我直接参与需求设计，用 AI 快速做 demo 或原型，先上线验证方案是否可行，再根据数据/反馈迭代。3）交付目标：从“交付代码”变成“交付解决方案”以前衡量产出最直接的方式就是：写了多少功能、交付了多少代码。现在更像在交付“产品 + 技术”的整体结果：不仅把功能做出来，还要解决业务问题。工作的时间配比也发生了些变化👇20%：手写代码（更多是修 bug、处理边界问题、关键逻辑兜底）30%：指挥 AI 写代码（生成、review、accept/undo，然后 commit & push）30%：调提示词/调产出质量（让 AI 更稳定、更贴合业务）20%：和 AI 一起想点子、做方案迭代（找方向、试路径、优化体验）在我这些项目里，几乎没有“前端/后端”的明确分界：很多时候是我跟业务把需求聊清楚、方案定下来，就直接开发上线；有些需求甚至是我在 AI 的帮助下自己做方案、自己验证、自己推进落地；AI 带来的不是“写代码更快”这么简单，而是让一个人具备了更强的端到端能力：从需求到方案、从验证到上线，都能更轻、更快地跑起来。那么有人就要问了：你涨薪了吗？你涨薪了吗？你涨薪了吗？😊😊😊先说结论：那肯定是没有的但是你不适应时代的变化，你就会被时代所淘汰，AI时代除了传统技能以外，更多的还是拼你对业务 、对市场的理解，过去程序员很多只停留在代码跑起来的逻辑上，但忽视了很多代码背后的业务情况，AI时代帮你节省了写代码时间，给了你更多的思考时间——你对于业务是否有更好的解决实现方案，是最重要的能力实习的时候不要总是低头看代码，更要横向看看业务目标

前言 当我们尝试将网上开源的大模型部使用Ollama的方式署在本地，就会发现，呈现给我们的只有一个黑色对话框。 想要提供给他人使用，最佳方式还是提供一个网页或者API接口。对于后者，Ollama已经实现，你可以使用下面的地址  http://localhost:11434  假设你继续跟着官方教程，使用python或者其他语言，就可以制作一个简单的聊天助手，恭喜你完成了一个 Agent 的开发。 但是距离企业中落地的 Agent 还有一点距离，接下来，我将带你逐步补齐。  AI 核心概念 从机器学习（Machine Learning），自然语言处理（NLP）开始说起，对于作为后端的我，有点难为...