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...

我这简历真的是狗都不要吗

给时间时间 终会梦想成真的🥺那就努力努力再努力🤲

无八股，全程都在聊AI项目，手撕算法题是lc.15三数之和对于 AIAgent 模式，你如何评判当前系统和切换到另一种模式（如 cline/code 模式）的效果差异？ 你如何设计量化指标来评估不同实现方式的效果？ 你怎么看待 RAG？它的价值是什么？ RAG 和本地知识库有什么差别？ 你说 RAG 有用，那它具体好在哪？优化了什么指标？提升了多少？ 如果把你的项目做成 agent 并对外服务，你如何评估 RAG 的效果（比如准确率、拦截率等）？ 如果不用 RAG，而是用更强的大模型，会怎么样？ 你有没有试过使用最强模型（比如在线 API）替代本地模型 + RAG？ 你有没有做过模型微调？ 你...