最近重度使用Claude，特别是配合GPT和官方的Claude Code，最大的感受就是：它对复杂工程架构的理解力简直是降维打击。写简单的增删改查可能各家大模型都差不多，但当你让它处理分布式底层的业务流。它极少出现幻觉，而是能精准顺着庞杂的上下文把链路理清。我的心得是，千万别只把它当成普通的“语法补全器”，直接把你业务里最痛的数据处理架构、海量并发场景抛给它，用CLI代理去跑脚本和定位Bug。把这套AI原生工具链玩明白，用大模型来做核心底层的重构与调优，绝对是咱们做后端开发提效的核心壁垒。

3月11号收到ai面试的通知ai面试的话主要是问一下你的基本情况、对古茗的了解、对古茗的印象、最近两年所经历的印象比较深的事情（比如比较有压力的事是怎么解决的）、觉得自己的抗压能力怎么样为什么、讲一下自己的好朋友（什么时候认识的，你对他/她的印象怎么样。基本ai面试就是这样，需要电脑面试哟3月17号收到HR通知ai面试通过，然后约二面时间3月18号，二面。HRBP 一对一单面，腾讯会议面试主要是深挖简历，要是有茶饮店的兼职会围绕着这个去重点提问，整个面试节奏比较快，趋向于压力面试，（要是有茶饮店兼职会问你对于店面你觉得有哪些好的，哪些不好的，不好的你有什么整改建议等等），还会问一下你选择古茗的原因（这么多茶饮店，也有其他茶饮店的兼职，为什么还是选择古茗），要注意有主人公精神，大胆自我表达，他们倾向于招聘比较有自我意识的员工。3月30号，接到二面通过的通知4月2号，三面。HRBP和业务经理，二面一，腾讯会议。这个就是情景模拟和个人基本情况相结合，要了解这个岗位的工作性质，要出差加班，看你能不能接受。整个过程基本上是这样，分享面经攒人品，也祝牛友们早日找到心仪的工作。

最近准备面试的时候，我发现一个很扎心的问题：刷题和真实面试，中间其实隔着一层“表达能力”。牛客、LeetCode、八股文、项目复盘，这些当然都要准备。但是到了真实面试里，很多人会发现：题我刷过，思路也大概知道；项目我确实做过，技术栈也写在简历上；但是面试官一追问，我就开始答散；一紧张，原本会的东西也说不清楚。尤其是技术面里，面试官经常不会只问一个标准题，而是顺着你的简历和回答继续追问。比如：“你这个项目里主要负责什么？”“为什么要用 Redis？”“缓存一致性怎么处理？”“接口变慢你怎么排查？”“你这个方案有没有更好的优化方式？”“如果并发量上来，你会怎么改？”“你和这个岗位的匹配点在哪里？”...

agent项目是推荐用Python做还是用java的spring AI或者langchain4j做？很多知识星球都是用的java做的，对于面试来说有用吗？