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...

佬们看看这个简历可以冲大厂吗

🕐面试时间：26.4.3-一个小时💻面试岗位：Java开发❓面试问题：自我介绍介绍实习的慢SQL优化如何看待慢SQL排查与优化工作的主动性(被动救火优化)？是否存在更前置的风险防控思路？当已知某条SQL执行不符合预期（如要求优化至100ms以内），您的系统化排查与优化思路是什么？聚簇索引与普通索引的核心区别，以及各自典型的应用场景。如果利用AI自动化识别项目中因索引设计不当导致的回表性能问题，技术实现思路是怎样的？反问业务和流程聊AI和如何与工作结合🙌面试感想：问问题也就是25分钟，后续就是反问和闲聊了，无手撕。