如果在面试中遇到不会的问题，我不会直接说“不会”然后结束，而是采取一种结构化的应对方式来体现自己的分析能力和工程思维：首先我会先复述问题，确认自己理解是否正确，同时尝试从已知知识出发进行拆解，比如这个问题属于哪个领域（并发、数据库、系统设计等），有没有相似的问题或模型可以类比；如果能想到部分思路，我会把自己的推理过程说出来，即使不能给出完整答案，也尽量展示“我是如何逼近答案的”，例如先给出一个基础方案，再分析它的不足和可能的优化方向；如果确实完全没有思路，我会坦诚说明这一点，但不会停在这里，而是会补充我会如何在实际工作中解决，比如查官方文档、阅读源码、定位关键模块、或者通过日志与实验验证问题，并且可以简单给出一个可能的学习路径；最后我通常会主动做一个收束，比如总结这个问题背后考察的核心能力（例如并发控制、系统设计权衡等），表明自己虽然当前没有完全掌握，但具备快速补齐的能力，这样可以把“不会”转化为“有潜力、有方法论”的信号。

如果在面试中遇到不会的问题，我不会直接说“不会”然后结束，而是采取一种结构化的应对方式来体现自己的分析能力和工程思维：首先我会先复述问题，确认自己理解是否正确，同时尝试从已知知识出发进行拆解，比如这个问题属于哪个领域（并发、数据库、系统设计等），有没有相似的问题或模型可以类比；如果能想到部分思路，我会把自己的推理过程说出来，即使不能给出完整答案，也尽量展示“我是如何逼近答案的”，例如先给出一个基础方案，再分析它的不足和可能的优化方向；如果确实完全没有思路，我会坦诚说明这一点，但不会停在这里，而是会补充我会如何在实际工作中解决，比如查官方文档、阅读源码、定位关键模块、或者通过日志与实验验证问题，并且可以简单给出一个可能的学习路径；最后我通常会主动做一个收束，比如总结这个问题背后考察的核心能力（例如并发控制、系统设计权衡等），表明自己虽然当前没有完全掌握，但具备快速补齐的能力，这样可以把“不会”转化为“有潜力、有方法论”的信号。

我现在基本每天都会高频使用 AI，大概几十次甚至上百次调用，已经融入到整个开发流程中，从需求理解、接口设计、代码实现到 bug 排查、性能优化、以及面试准备都会用到，它本质上不是替代编程，而是显著放大开发效率和问题解决能力，比如在写后端时可以快速生成分层代码骨架、在出现异常时迅速定位问题根因、在复杂逻辑中辅助梳理思路，同时还能帮助把项目经验提炼成更有说服力的表达，因此在实际工程中相当于一个随时在线的技术助手，大幅减少查资料和试错成本，使开发节奏从“反复试探”变成“快速迭代验证”。

AI Coding 的实战核心在于把它当作“协作型工程助手”而不是简单的代码生成器，其最佳使用方式是将任务拆解为边界清晰的小问题并逐步迭代，而不是一次性要求生成完整系统；在实际开发中，应始终先提供充分上下文（技术栈、输入输出、约束条件、已有代码等），再让 AI 参与实现、排错或重构，例如在 Java + Spring Boot 项目中可以先让其生成最小可运行的分层骨架（Controller-Service-DAO），随后逐轮补充参数校验、异常处理与性能优化，同时在每一步都进行验证而非直接复制使用；AI 在代码解释、Bug 定位、重构优化、测试用例生成以及面试准备等场景中尤其高效，例如可以要求其按“输入-处理流程-输出-风险点”解释代码，或基于报错信息给出最小修改方案，或在不改变逻辑前提下拆分方法以降低耦合；高质量提问通常遵循结构化表达，即明确目标、输入输出与限制条件，并要求先给思路再给实现，这会显著提升结果可靠性；需要特别注意的是，AI 生成代码常存在边界遗漏、API 不匹配或逻辑偏差，因此必须通过编译、调试与测试验证，同时避免让其处理过大或缺乏上下文的任务；在进阶使用中，应主动追问设计原因、替代方案及潜在风险，从而将 AI 从“代码代写工具”升级为“技术思维放大器”，最终形成一套高效工作流：先用 AI 拆解需求，再实现最小闭环模块，逐个模块生成与优化，最后进行系统级审查与面试表达提炼，这种方式不仅能显著提升开发效率，还能强化系统设计、并发控制与工程抽象能力。