作为一个每天重度依赖 AI 摸鱼、不是在撸代码就是在写文档的后端打工人，我仔细盘了一下我每天的 Token 消耗流水，发现了一个惊人的事实：最消耗 AI 算力、最容易让它破防的，根本不是什么复杂的算法推导，也不是写那些又长又臭的 SQL 联表查询，而是我们轻飘飘敲下的一句——“帮我初始化一个项目”。大伙品一品，平时让 AI 搞个“初始化”，到底有多要命：1. 薛定谔的“搭个基础架子”你以为你只是让它建个工程，但在 AI 眼里，你这是让它当架构师。比如你跟它说：“帮我起个后端服务”。好家伙，为了显摆，它不仅要把外层的目录结构用 ASCII 码画出来，还要给你手搓一堆基础类。要是你提了一嘴用若依（...

两段实习……春招好冷淡啊，投了一大堆，约面俩，都过了十多天没动静，其它也没动静，boss已读不回哎，怎么办啊，焦虑死了……

双非的非科班生 0实习投了200+公司  石沉大海面试邀约都收不到简历问题应该很大吧，参考大佬的项目经历根本没实力写进去，包装有什么问题求指正。为了拿到面试邀请一直在学习实操ing实力太菜，只敢投中小或者小公司……

1、自我介绍2、讲一下你做过的一个最有代表性的项目3、RAG 里 chunk 怎么切，为什么这是个关键点chunk 切分会直接影响召回质量和最终回答质量。因为向量检索不是按整篇文档检，而是按切分后的片段检。如果切得太长，一个 chunk 里会混入很多无关信息，虽然语义覆盖大，但相似度不一定集中，模型拿到后也不容易抓住重点。如果切得太短，单个 chunk 虽然很纯，但上下文不完整，容易导致召回回来的内容缺少关键信息。实际做的时候一般会根据文档类型来定。像制度文档、说明文档，可以按标题、段落、语义边界切；如果是 FAQ 或问答对，本身就天然适合按条切。通常还会设置 overlap，避免一个关键信息...