1. 自我介绍2. 讲一下你做的项目，重点说你负责的模块和难点3. 你在做 Agent 的过程中，真正学到的东西是什么，最大的坑是什么真正学到的不是 Prompt 怎么写得花，而是怎么把模型能力约束进一个可控系统里。比如什么时候让模型自由推理，什么时候必须走工具，什么时候直接拒答，什么时候中断循环，这些都不是模型自己能解决的。最大的坑一般是把模型当成确定性组件用，结果线上一旦遇到模糊输入、脏数据或者工具超时，链路就开始发散。后面通常会补上三层约束：输入规范化、工具白名单、执行状态机。这样即使模型发挥不稳定，系统也不会直接失控。4. RAG 这条链路里，最容易被忽略但最影响效果的环节是什么最容易...

从去年实习时的古法编程，到如今一行代码都不自己写，也就隔了个AI的距离。现在最大的焦虑不是需求，不是排期，而是——token额度。4月才过三分之一，额度就干了一半。Claude Opus 4.6是真的强，但也真的烧，接下来得省着点换Codex续命了。半个月，靠AI写了2万行代码，而且还是一个完全不熟的技术栈。经常一句话下去，AI库库给我整出几百行，写得比我快多了。但问题也来了：review比写还累，编码一分钟，review半小时。 我现在基本看效果能跑就合了，不会逐行深究。结果就是：新技术栈学了个“会抄”，但没真学会。仅有的学习窗口，就是review时偷瞄AI是怎么组织代码的。这也是如今的现状...