今年秋招开始，感觉很多公司都上了AI面试，而且几乎都是第一关，就要面对AI 。虽然但是，面得多了就摸清套路了。AI面本质是个无情的特征提取器，问题就三大类：1.行为特征题：必考！“分享一次你带领团队完成目标的经历”。它不是在听故事，是在抓取“领导力”、“协作”、“结果导向”等关键词，并分析你的表达结构是否清晰。一定用STAR法则提前写好稿子，对着摄像头练到面无表情也能流畅说完。 2.情景压力题：“如果和同事发生严重分歧，怎么办？” 它评估你的应对模式和价值观。回答要体现“职业化”和“建设性”——先沟通，再对齐目标，最后找解决方案。切忌情绪化抱怨。 3.岗位匹配题：“你为什么适合这个岗位？” 它...

最近刷boss 投了一堆公司。公司画像员工100-500人，非互联网公司跟着AI热潮产生的岗位需求，多为AI agent开发/全栈开发，基本都是CTO/老板直接对接，流程混乱，要求线下面试，不报销路费，直接不感兴趣拉黑。现在的互联网开发，非进校园的线下面试本来就少，基本都是借助腾讯/飞书会议线上面。走线下反映两个问题：1. 内部能效极低，线上面效率不比线下高？ 2.不懂互联网工具，不会用好互联网产品，内部怎么做的好开发？ 3. 公司没有融资没有上市没有title，凭什么要浪费时间精力给你们线下筛选？这并不表示我们求职者好高骛远，行情不好就安心沉淀寻找方向，盲目的下注只会浪费自己的时间和资源。

收藏我了是进人才储备池了还是有戏了😂

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...