小红薯算法实习

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AI大神卡帕西发现，与其追求某个完美工具，不如把几种工作流拼接起来，取长补短。于是，他总结出了自己的“四层AI编程工具链”，整理给大家👇1️⃣ 日常主力：Tab自动补全差不多75%的写代码场景，还是依赖Cursor的Tab补全。在合适的位置写几行注释或代码，就是对LLM最直接的“任务说明”。2️⃣ 精准微调：高亮+修改高亮一个具体的代码块并要求进行某种修改。3️⃣ 整块功能：Claude Code/Codex用来处理相对容易描述的整块功能。这些工具非常有用，尽管总体效果参差不齐。但在要涉足不太熟悉的、更偏向氛围编程（vibe-coding）的领域时，它们是不可或缺的。这些工具也很适合一次性任务，例如CC可以快速写出1000行一次性的、广泛的可视化/代码找bug，找到错误后，所有这些代码都会被立即删除。这就是代码后稀缺时代：代码不再是稀缺资源，随便写，随便删。4️⃣ 最后防线：GPT-5 ProGPT-5 Pro用来处理最困难的事情。例如，当人/Cursor/CC都被一个错误困住了时，就可以把整个东西复制粘贴给5 Pro，它虽然会运行10分钟，但最终真的能找到一个非常细微的错误。

50min 电话面试1.自我介绍 2.项目相关问题3.写题 两道题a. 100个任务 分成10批 按顺序执行 同时每一批内的10个任务要并发执行b. 对某一个接口实现限流4.八股 hashmap concurrenthashmap5.kafka消息不丢失6.ai相关问题 mcp是什么7.反问

实习之前老师给过我一句话“做多错多，少做少错”所以我实习那一年除了打杂根本没有做多少有技术的操作，也不是没有。但是我觉得实习还是要脸皮厚，多学点不吃亏，但是也要学会左耳进右耳出，因为有些人根本就不是人。