周一就入职了总结一下暑期

AI不学是真不行了....1.实习拷打2.项目里有个大模型项目，问了全流程设计和实现3.微调为啥用Lora，为啥不用QLora或其他？（项目）4.用过RAG吗？讲讲流程？如何提高召回精度？5.什么场景用rag，什么场景用微调？6.什么情况下用单Agent，什么时候用Multi-Agent？7.Multi-Agent如何能实现团队合作？8.skills了解吗？用过哪些skills？9.如何看待Ai的发展？如何不被Ai淘汰？10.回归八股：如何优化mysql索引？11.无手撕

AI Coding早已成为程序员和求职党提升效率的核心工具，但很多人只用它“抄代码”，却没掌握核心技巧，反而浪费了工具价值。结合自身实操经验，分享几个实用的AI Coding实战技巧，不管是日常练习还是笔试刷题，都能帮你少走弯路、提升效率。• 核心技巧一：结构化提示词，让AI精准输出。很多人用AI写代码时，只简单说“写一个笔试编程题”，结果AI输出的代码要么不符合需求，要么冗余复杂。正确的做法是，明确题型、需求、约束条件和输出格式，比如“用Python写一道数组排序的笔试编程题，要求时间复杂度O(nlogn)，输出完整代码+注释，适配LeetCode中等难度”，结构化提示能让AI精准匹配需求，减少修改成本。• 核心技巧二：善用AI排错，高效解决bug。新手写代码最头疼的就是调试bug，反复排查却找不到问题所在。此时可以将报错信息、相关代码片段一起发给AI，明确提示“帮我排查这段代码的bug，说明错误原因，并给出修改后的完整代码”，AI不仅能快速定位bug，还能解释错误逻辑，帮你吃透知识点，比自己盲目排查高效得多。• 核心技巧三：遵循工程规范，让AI输出更规范。求职笔试和实际工作中，代码规范很重要，AI输出的代码有时会忽略命名规范、注释缺失等问题。可以在提示词中加入规范要求，比如“代码遵循PEP8规范，变量命名清晰，关键步骤添加注释，避免冗余代码”，长期坚持，既能让AI输出更规范，也能培养自己的良好编程习惯。• 核心技巧四：不依赖AI，边用边学。AI只是辅助工具，不能完全依赖它写代码。正确的用法是，先自己梳理解题思路，写出核心逻辑，再用AI优化代码、排查bug，对比自己的写法和AI的差异，查漏补缺。比如笔试刷题时，先尝试独立解题，遇到瓶颈再用AI提示思路，避免直接复制代码，才能真正提升自身编码能力。其实AI Coding的核心不是“抄代码”，而是用工具帮我们节省时间、补齐短板。掌握这些实战技巧，既能提高编码效率，也能在实操中积累经验，不管是应对笔试还是日常工作，都能事半功倍，尤其适合新手快速入门、提升实力。

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努力拥抱AI中…AI coding相关问题，讲实习和项目1.线程池的使用，好处是啥2.countdownlatch讲一下底层怎么实现的3.aqs讲一下4.多线程怎么做协调