在使用AI编程的过程中，我逐渐发现，高效的关键不是“让AI替我写代码”，而是“让我和AI一起写代码”。首先，我会把需求拆得足够清晰再提问。与其说“帮我写一个系统”，不如具体说明功能、语言、框架和预期效果。描述越清楚，AI给出的代码越准确，也能减少反复修改的时间。其次，我把AI当作编程助手，而不是一次性生成器。我常用它来生成函数、优化逻辑、排查报错或解释代码，而不是直接复制整段代码运行。通过逐段验证和理解，我既提高效率，也不会失去对项目的掌控。同时，我会持续迭代提问。如果第一次结果不理想，我会补充条件、指出问题、要求优化。把对话当作协作过程，而不是单次请求，效果往往更好。对我来说，高效使用AI ...

import java.util.*;public class Main {static Scanner in=new Scanner(System.in);public static void main(String[] args) {int n,m;n=in.nextInt();m=in.nextInt();int []inDegree=new int[n+1];List<List<Integer>> umap=new ArrayList<>();for (int i = 0; i < n; i++) {umap.add(new ArrayList<>());}for (int i = 0; i < m; i++) {int s,t;s=in.nextInt();t=in.nextInt();//记录s指向的节点有哪些,然后让t入度自增umap.get(s).add(t);inDegree[t]++;}//把入度为0的点都加入队列Deque<Integer> queue=new ArrayDeque<>();for (int i = 0; i < n; i++) {if (inDegree[i]==0){queue.offer(i);}}List<Integer>result=new ArrayList<>();//遍历队列while (!queue.isEmpty()){//加入结果int cur=queue.poll();result.add(cur);//获取当前节点指向的节点,并把指向节点的入度减一,如果入度为0加入队列for (Integer i : umap.get(cur)) {inDegree[i]--;if (inDegree[i]==0){queue.offer(i);}}}//如果有节点没有加入,说明成环无答案if (result.size()!=n){System.out.println(-1);return;}System.out.print(result.get(0));for (int i = 1; i <result.size() ; i++) {System.out.print(" "+result.get(i));}}}

——当然，是反面标杆😂事情是这样的：最近在改简历，投了不少公司也没啥回应。想请牛客的大佬们帮忙看看，我这简历到底问题出在哪…

简历上面说是用了mq,redis,xxljob,但是实际上都是用组件封装好的实际上做的工作就是调用一下对应的方法,内在的实现逻辑根本接触不到一问到具体的实现场景和优化场景就抓瞎,看似用了很多东西,但实际都是调用接口和方法