我常用的 AI 工具绩效排名(个人版)

#如果给AI员工评绩效,我的答案是……#
S:ChatGPT(codex)——写代码、查思路基本都靠它,稳定又全面。
A:Cursor——写 Go 时补全和改代码很顺手。
B:Kimi——查资料、长文本总结还不错。
C:通义 Qwen——偶尔用来对比答案。
D:一些杂牌 AI 写作工具——基本试过一次就没再打开。
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昨天 23:19
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东莞理工学院 Java
四场中厂面试复盘:没有套路的技术拷问,才是真的“熬人”最近面了四家公司,每轮面试都卡在1-1.5小时,快把精力耗干了。没有统一的套路,每家都有自己的“刁钻角度”,面完只觉得心力憔悴,也终于真切感受到现在中场面试的难度——比秋招真的难了一个档次,不是背八股、刷几道算法就能应付的。这次四场面试,最直观的感受就是没有两场是一样的,每一家的考察重点都戳在不同的能力维度上,稍微准备不充分就容易卡壳。第一家最考技术广度,不是单一问某个知识点,而是追着你要“方案+选型+底层逻辑”。比如聊分布式事务,我刚讲完Seata的TCC解决方案,面试官立刻追问:“还有什么替代方案?比如XA、SAGA,它们的核心区别是什么?解决的业务痛点一样吗?你为什么选TCC而不是其他?” 还问了一个场景题:“有一张表,现有字段不确定是否能满足后续业务,要求在不修改原有字段的前提下做扩容,有哪些方案?每种方案的底层实现是什么?选这个方案的优势和风险是什么?” 这类问题问了三四个,只要有一个知识点没覆盖到,或者说不出替代方案的对比,就会被一直追问,直到你把逻辑理透。有的面试官则死抠技术深度,不考你会不会用,考你懂不懂底层。比如聊线程池原理,我讲完核心参数、工作流程后,面试官直接追问:“线程池的底层实现用了哪些数据结构?任务队列的底层是怎么组织的?线程池的复用机制底层是怎么实现的?” 甚至连 ping 命令都要挖到底:“ ping 命令发送的报文结构是什么样的?为什么要这么设计?每一个字段的作用是什么?” 不是简单背概念,而是要你把具体细节讲出来,哪怕是一个小的设计点,都要解释清楚背后的原因。还有一家的问题偏得很意外,看似和核心技术无关,却在考你的基础认知和排查能力。比如问:“ Ctrl+C 为什么能停止一个程序?它的底层原理是什么?Ctrl+C一点可以停止吗” 还有“你做过网络请求的优化吗?具体优化了哪些点?原理是什么?” 甚至问通配符的类型有哪些、底层是怎么匹配的。这些问题不是高频考点,但能直接看出你对技术底层的理解,不是只停留在“能用”的层面。算法题和场景题也都是穿插在技术问答中间,不是单独抽出来考,而是结合业务场景问。比如聊RAG项目时,突然问:“如果向量库的查询性能瓶颈,你有什么优化方案?用到什么数据结构?索引怎么设计?” 算法题也不是简单的LeetCode简单题,而是中等。而且面试全程没有“放水”环节,不管是技术问答、项目讲解,还是算法、场景题,都要实打实的回答。反问环节本来是放松的机会,但面完这么多场,反而没什么心情问,只觉得“终于结束了这一轮”,然后立刻要准备下一场的复盘和补漏。现在剩下还有两三轮这样的面试,说不焦虑是假的。但回头想想,这几场面试虽然难、熬人,却也把自己的知识漏洞和能力短板暴露得很彻底——原来不是自己“会了”,而是“懂的不够透”;不是没有方案,而是不会从多维度对比选型。中厂面试确实卷,HC也少,但每一场都是一次成长。接下来还是要好好复盘,把没答上来的问题逐个攻克,把底层逻辑再吃透一点,希望后面的面试能更从容一点后续更新面经
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创作者周榜

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