海思池子泡烂了

很多程序员把AI当成“神笔马良”，甩个需求就等着收货。结果几天下来，虽然功能实现了，但代码风格各异、命名全靠缘分，原本整洁的工程硬生生被AI喂成了“屎山”。在AI时代，工程规范不再是锦上添花，而是防止项目崩盘的救命稻草。1. 结构化Prompt：拒绝“盲盒式”生成想让AI产出高质量代码，你的指令必须像需求文档一样严密。别只说“写个支付接口”，试试「上下文+约束+输出」的模版：上下文：我在用 Spring Boot 开发，当前处于订单模块。约束：必须使用驼峰命名法，所有数据库操作需封装在 Service 层。输出：代码中严禁出现硬编码，异常需统一抛出给 GlobalExceptionHandle...

除非你不想要这个offer，因为AI面也是有真人会抽查的。。。 你胡说八道一通，AI当下虽然在迎合你，但回传的AI面试报告里会记录你的缺陷发言，大模型一直在进步，今年AI面给回馈的报告真的很全面详细了，如果大家不想面试的话，可以不参加AI面，也没必要浪费自己的时间瞎说一通

难道前端真的已经不行了？

做技术面试官这些年，筛选简历时见过太多光鲜亮丽的背景，却也常常被一些“不起眼”的细节打动。今天想分享的这个面试案例，核心很简单：一位候选人，算法题发挥失误没写对，但我从一开始就因为他的开源项目决定面试他，最终也因为这个项目，给他高分通过，也想借这个案例，跟正在求职的应届生聊聊，什么才是面试中真正的加分项。每天筛选几十份简历，大多是名校背景、大厂实习加持的应届生，难免会审美疲劳。直到看到这位硕士候选人的简历，没有亮眼的第一学历，也没有大厂实习经历，项目经历也只有一个Linux相关的开源项目，但就是这个项目，让我瞬间停下了滑动鼠标的手——这个开源项目，其实并不是什么高大上的生产力工具，只是个安卓手...