不要神话AI

拷打实习经历怎么理解 ReAct 框架，它的工作原理是啥样的？你用过 ReAct 吗？ReAct 里面关键是什么呢？怎么比别人做的好，核心要在哪个方向重点学习？MCP 和 Function Call 有什么区别？Transformers 你了解吗？你现在的工作没做过微调对吧？你觉得微调的原理是什么？RAG 和微调有什么区别？复杂的 Agent 层（多个 Agent 组成、多模块）怎么去评测？

AI Coding写提示词的时候说的话不能太笼统，比如说什么帮我完成一个管理系统，那么AI就会按照自己的想法去完成，一定要给他把每个需求固定死，可以先让AI分析需求，制定一个提示词，给你一个伪代码，这样通常会比你直接喂需求进去要快点完成任务

作为程序员，最近很好奇自己到底有多大概率在AI时代幸存，想找一份个性化问卷测一测，搜了一圈市面上好像没有，于是就自己捣鼓了一个。 数据来源：O*NET Database + OpenAI Research 技术栈：React + Redis + MySQL + fastapi 效果：  网站上线了，大家帮忙测测准不准，提提Bug -> AI时代生存测试

最近看到很多 92 的，甚至是硕士，开始往测开赛道卷，说实话有点看不懂。先把话说清楚，大厂里的测开，绝大多数时间干的还是测试的活，只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线，真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜，基本都集中在核心提效组，而且人很少，外面进去的大概率轮不到你，我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了，以为测开也是开，和后端差不多，只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是，测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力，测开的核心是稳定性和覆盖率，前者是往上走，后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开，但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说，92 的高学历如果拿来做测开，大部分时间就是在做重复性很强的杂活，这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来，你和一个双非的，甚至本科的测开差距不会太大，但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题，是赛道问题。所谓测开简单高薪，本质上是把极少数核心测开的上限，当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开，本身就是开发水平，只是挂了个测开的名。普通人进去，99% 做的都是项目兜底型工作，而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做，但它绝对不是开发的平替，也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发，追求稳定，那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易，还能进大厂，那我劝你冷静一点，这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历，如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受，那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上，回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场，别被岗位名和话术带偏了，就算去个前端客户端也是随便占坑的，测开是一个坑位很少赛道，反而大面积学历下放，不用想也能知道会是什么结果，我想各位在JAVA那里已经看到了