最近不管是写课设代码、改春招笔试算法题、做项目调试，还是整理面试思路、写实习日记，基本都离不开AI。把市面上主流的ChatGPT、Claude、豆包、Cursor、Trae全试了个遍，慢慢摸透了哪个场景用哪个最香，再也不用瞎试了。先说说程序员最关心的代码类AI，也是我用得最多的：Cursor算是我写代码的“主力工具”了，直接集成在编辑器里，不用切窗口太香了。写Java后端代码的时候，实时补全逻辑、一键重构代码、调试小BUG，完全贴合写代码的节奏；尤其是写算法题，边写边给提示，比对着ChatGPT复制粘贴舒服太多。缺点就是复杂场景的思路分析稍弱，但日常开发、课设、实习写代码完全够用。Trae这个...

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

😭这是给挂了吗，都一周了还显示这个。。。。

1、自我介绍我主要做的是大模型应用和 AI Agent 相关开发，平时接触比较多的是 Prompt 工程、RAG、工具调用、工作流编排、上下文管理、模型评测和服务化落地。技术栈以 Python 为主，也做过接口开发、异步并发、日志监控和效果优化这类工程工作。相比只关注模型本身，我更关注模型放到真实系统里之后，怎么把效果、稳定性、延迟和成本一起做好。2、提示词模板是怎么构建的提示词模板本质上是在给模型定义任务协议，而不是简单写一段说明。一般会包含角色设定、任务目标、输入数据、约束条件、输出格式和示例。比如让模型做工具调用时，提示词里通常会明确：你是什么角色你要解决什么问题什么情况下需要调用工具工...