随着AI的发展，数据人的工作边界，正在发生变化。过去我们更熟悉的是这些词：ETL、数仓分层、指标体系、实时链路、BI 报表。这些能力当然依然重要。而且直到今天，它们还是企业数据建设的基本盘。但现在，很多企业对数据团队的期待，已经不只是：把数据算出来。而是开始进一步要求你去支撑：智能问答/企业搜索/RAG 检索增强/Agent 工具调用这意味着，数据人做的事情，正在从“建数仓”，慢慢走向“建 AI 数据底座”。未来已来，该考虑不是数仓还要不要做？而是从做数仓到做 AI 数据底座，数据人到底该补什么能力？一、不是数仓没用了，而是只会数仓已经不够了先说结论：数仓能力不会过时。因为 AI 数据底座的很...

你在leetcode上练的都是死代码能力🤣

rt 不知道是真的假的丁老板 太难绷了

为什么你这个Agent项目选择用 SSE 而不是 WebSocket？是怎么考虑的技术选型 在最近的 AI Agent 相关面试中，我发现这是一个必考的“送分题”。如果仅仅背诵“SSE 是单向、WebSocket 是双向”这类基础定义，很难打动面试官。 面试官真正想考察的，是你对业务场景的适配能力以及对网络协议架构的深度思考。以下是我总结的深度回答思路。 一、 核心分歧点：场景驱动选型 在面试中，我通常会先抛出一个观点：没有最好的协议，只有最适合业务的协议。  SSE (Server-Sent Events)：本质是基于 HTTP 的“长轮询升级版”。服务器在处理完请求后，保持连接开启，不断推...