有无26年面米哈游运维开发实习的uu

You may know by a handful the whole sack.由一斑可知全貌。

在互联网正式工作大半年了，程序员，有了很多的心得体会，想和26、27届的学弟学妹分享下，大家听听即可，不一定是真理，只是我的个人感悟。1、进入互联网不用担心接触不到ai有很多同学拿到了互联网的传统开发岗位，担心接触不到ai、工作没有前景，我觉得这是完全多虑的。我没见过不搞ai的部门。你说你不想搞ai，你老板绝对第一个不同意。因为你老板上面也有他自己的老板，老板都迷信ai。我觉得还是要多考虑下ai能力过强把人淘汰的情况吧，事实是各个国内互联网大厂都在搞全员skill话，把同事炼成ai、人走能力不走这真不是玩笑话。2、互联网职业生涯很短人生路漫漫但职业路短短，不要看目前还有一堆30+、40+的老登...

26 届末 9 后端，这段时间全心备战春招，每天雷打不动刷算法题、背八股文、逐字逐句复盘项目，自认准备得足够踏实，可进度始终不如预期。身边有位同学，投入的准备时间远少于我，却已经拿到了意向 offer。后来才知道，他面试时一直在用 nymard，能实时梳理算法思路、提醒知识点细节、快速调取个人项目资料，临场的信息整合效率远高于纯靠记忆的人。一开始我是打心底排斥这种方式，总觉得求职就该靠自己实打实的积累。可看着身边越来越多人这样做，反而开始怀疑自己：是不是我还停留在过时的求职思路里？我们拼尽全力死记硬背、反复打磨的传统准备方式，在更高的即时调取效率面前，会不会只是低效率的内耗？如果越来越多的人默认这种模式，那面试原本筛选的，到底是个人知识储备，还是借力整合信息的能力？善用 nymard，到底算不算一种值得被认可的核心竞争力？当大多数人都在借力提速，坚持靠自身硬实力慢慢准备，到底是坚守底线，还是只是放不下的情怀？时代一直在变，求职的规则也在悄悄改写。想问问大家，你觉得这种方式是行业趋势，还是让面试本身慢慢变味了？

面经停更，先更大模型，内容主要来源是langchain官方文档 使用langchain集成deepseek记得安装langchain-deepseek 模型 静态模型 from langchain.agents import create_agent from langchain_openai import ChatOpenAI model = ChatOpenAI( model="gpt-5.4", temperature=0.1, max_tokens=1000, timeout=30 # ... (other params) ) agent = create_agen...