想问一下，云智的池子大不大啊

出Demo/脚本 适合产品经历/设计师：Bolt.AI ;Replit写一个产品：Claude code；Cursor日常开发：Cursor；Windsurf

实习复盘 实习期间不仅有代码能力的积累，更是有对不同公司和技术文化的深度体验。  momenta(2024.2) -> 腾讯(2024.4) -> 乾象(2024.10) -> 阿里 (2025.7) 体验: 每一段经历都很宝贵，尤其在qx，和mentor平时边写代码边沟通，啥都聊，团建很多，mentor cr细致到每一行。阿里的暑期实习也很难忘，mentor很热情人也很好，还参加了音乐节。 总之很幸运，感谢这一路遇到的所有 Mentor，体验感满分。  秋招结算 ✅ 时间有限，投递了10+公司，绝大部分都offer了，包括字节，小红书等大厂给的应该都是ssp/ssp+。  ...

分享3个日常开发离不开的AI coding工具, 覆盖不同场景, 帮大家提效避坑。GitHub Copilot主力, 写Java和SpringBoot代码时适配度很高, 上次写接口逻辑, 输入注释后它能自动补全业务代码, 连异常捕获的模板都能精准匹配, 省了不少敲重复代码的时间, 美中不足是偶尔会生成冗余语句, 需要手动甄别。Cursor适合快速调试bug, 尤其是被Python脚本折磨时, 之前写数据处理脚本遇上报错, 用它的内置调试功能, 能直接定位到语法错误和依赖冲突, 还会给出修改建议, 比自己翻文档高效太多, 轻量开发用着很顺手。Claude则适合梳理代码逻辑, 复杂业务模块先跟它描述需求, 让它生成大致框架, 再在此基础上优化。但要注意别完全依赖, 核心逻辑还是要自己把控, 避免出现隐蔽问题。

首先讲为什么写这个啊，这个和大模型有什么关系，其实本质上我什么都会看看，更ai相关的，比如infra，算子，或者加速推理框架，联邦学习基本上只有前沿实验室在搞，我也在做这个，这里顺手更新一下：一、边缘计算详解：1. 核心概念：是将计算、存储和网络资源从集中式云数据中心下沉到靠近数据产生源的网络边缘。边缘节点可以是路由器、网关、基站、工业控制器、手机、汽车、智能摄像头等。与传统云计算的根本区别在于处理方式：传统云计算是“数据搬家”——所有数据都要通过网络上传到遥远的云服务器集中处理；边缘计算是“计算搬家”——大部分计算直接在数据产生的附近完成，只把必要的结果或摘要上传到云端。2. 典型架构：边缘...