在AI提效的背景下，快要成为全栈了

前几天出门玩去了回来后听从建议，删除了一些把握不住的内容，优化了简历语言表达，加了点量化数据，顺手把放上去项目的readme补充了一点仅仅找个实习来说，我感觉这个简历方向应该没什么问题了，希望前辈们不吝赐教还有一些想了解的细节问题:1.暑期实习和日常实习？如果不all in转正，只是为了秋招准备简历上有个实习，那两者有什么区别2.算法真的是突击hot100就够了嘛，我目前一道算法题没做过，才正准备开始做能不能直接爽爽背

只有1段实习，简历问题很大嘛，为什么个个投完简历就没声音了😭求大佬指点

公司前一阵子在折腾 LangGraph，想把团队里从需求到上线的整个编码流程串起来。传统的 CI/CD 管道大家都熟，但如果把 LLM 能力嵌进去，让每个环节都带上"智能判断"，体验完全不一样。这里分享下我的方案和踩坑记录。为什么选 LangGraphLangChain 的 Chain 模式是线性的，而真实的开发流程充满分支——代码写完可能要打回重写，合规审查不过要回到开发阶段。LangGraph 天然支持有向图 + 条件路由，节点之间可以灵活跳转，非常适合这种有状态、有循环的工作流。整体架构我把流程拆成五个核心节点： 需求分析 → 代码开发 → Code Review →...