面试官不开摄像头自我介绍挑几个实习的亮点说一下Lambda表达式箭头代表什么Lambda表达式有哪些方法用到过，举例说明stream流遍历一个list，student对象有ID、姓名、性别、地区，要求根据条件筛选特定ID，性别为男，地区为上海，结果要转换为一个map，key为ID，value为地区，表达式是怎么样的说一说函数式接口？扩展：你觉得这种使用 Mybatis plus 这种用函数式接口来那个在代码中去构建 SQL 是一种好行为还是坏行为呢扩展：Mybatis plus，它调一个单表的那种过滤查询，它直接调的其实是那个它自己，它提供了方法引用，比如说一个模型的get，一个字段，它怎么是...

作为日常和代码打交道的前端实习生，能明显感觉到AI带来的工作变化，和传统的开发模式比，差别真的挺直观的。传统前端工作，更多是纯手工输出。从写基础 HTML结构、调试 CSS 兼容，到 JavaScript 逻辑，全靠自己查文档、敲代码，遇到复杂的组件逻辑，要花大量时间进行编写和排查，效率基本取决于个人熟练度和经验积累。现在 AI 介入后，工作模式变成了人机协作。重复的表单代码、基础的工具函数，AI 可以快速生成，我只需要做需求拆解、逻辑校验和细节优化，不用再把时间耗在机械编码上，能把更多精力放在业务理解、交互设计和工程化优化上。核心能力的要求也变了。传统时代更看重纯技术熟练度和代码写，现在更考验 prompt 能力，逻辑判断能力，还有整合 AI 产出的能力，知道怎么精准提需求，能熟练 AI 代码的漏洞，把工具用在刀刃上，比单纯会写代码更重要。不用过度焦虑被取代，AI 更像是提升效率的助手，真正核心的业务思考和和方案设计，终究还是要靠人来完成。

在牛客运营同学的热情邀约下，接着写下一篇分享 深度拆解：如何系统介绍你的第一个AI实习项目？这是所有面试的开场白，也是决定“生死”的45分钟里最关键的前10分钟。很多同学讲得口干舌燥，但我听完却是一头雾水。作为面试官，我问这个问题到底想看什么？业务Sense： 你知不知道为什么要写这个Prompt/做这个Agent？是为了解决什么业务痛点？技术理解力： 你对大模型的边界清不清楚？是盲目调用API，还是懂一点RAG、微调的底层逻辑？产品闭环思维： 做了之后效果如何？你怎么衡量好坏？避坑指南：千万不要只说“我写了多少条提示词”、“我搭建了几个工作流”。这叫“劳动力输出”，不叫“产品思考”。推荐回答...

如题 楼主目前还在一家互联网小厂实习，目前干了两个月了，这我能投吗