阿里国际还没面呢就五战了

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...

1. 详细介绍一下你负责的项目，系统架构是怎么设计的？答：项目背景：介绍业务场景、用户规模、日活量、并发量等关键指标，说明团队规模和你的角色定位技术架构： 接入层：Gateway网关统一入口，负责路由转发、限流、鉴权服务层：按业务拆分微服务，Feign做同步调用，MQ做异步通信，Nacos做注册中心和配置中心数据层：MySQL主从读写分离，Redis缓存，MQ削峰填谷技术难点：重点说高并发优化（多级缓存、限流、异步）和分布式事务（MQ最终一致性）监控运维：Skywalking链路追踪，ELK日志分析，Prometheus+Grafana监控告警关键：每个技术选型要说清楚为什么这么选，有没有考虑...