我平时写代码还真挺爱vibe coding的，就是不硬想思路，跟着感觉走那种。写算法题时最明显，看着样例、盯着变量名，手比脑子快，循环、判断、边界条件顺着就敲出来，经常写完才反应过来：哦，原来这么写是对的。有时候改bug也靠它，不一步步debug，就凭代码“味道”不对劲，一眼定位到错的那行。写小工具、练手项目也全是vibe coding，不画流程图，想到啥写啥，边写边调，越写越顺。反正就是不靠死磕，靠手感和直觉，写着舒服、出活还快，属于越写越上头那种。

我觉得大二暑假到大三上这段时间最舒服，大一刚进去，课多、啥也不懂，去实习基本就是打杂，学不到真东西，还浪费时间。大二专业课学得差不多了，也有一点项目或比赛经历，这时候出去找份和专业相关的实习，既能练手，又能知道职场到底啥样。大三专业课更重，考研、考证也扎堆，这时候实习主要是为了攒简历、冲大厂。如果到大四才开始，就很被动，秋招没实习经历很难卷，到时候又要找工作又要补实习，压力直接拉满。

国内大厂：字节、百度、腾讯、阿里、华为AI独角兽：商汤、旷视、智谱、科大讯飞算力/芯片：寒武纪、海光、浪潮自动驾驶：特斯拉、小鹏、Waymo国际巨头：OpenAI、Google、Meta、NVIDIA

AI面试常见问题：1. 自我介绍、项目经历与技术栈；2. 机器学习/深度学习基础、模型原理；3. 算法题；4. 项目细节、踩坑与优化方案；5. 深度学习框架使用、数据处理；6. 场景题与业务理解；7. 职业规划与离职原因。

AI时代还能稳稳立足的岗位，大多是要动手、靠临场应变的活儿。比如理发师、厨师、汽修工、装修水电、月嫂、护工、护士、老师、销售、医生、外卖快递员等。这些工作要么靠手艺，要么靠沟通和人情，要么得现场处理各种突发问题，AI很难替代。反观那些天天做重复报表、写套话、简单排版录入的工作，感觉最容易被AI取代。

“好的，本次面试结束，回去等通知吧，我们会第一时间将结果告知你的”。听到这句话的时候就已经基本感觉这次面试凉凉了，聪明的人已经开始将目光放在其他公司身上了，好好准备下一场复试吧

您好！我在招聘平台看到贵公司正在招聘XX岗位，已投递个人简历。我具备XX相关经验与技能，对岗位非常感兴趣，个人能力与岗位要求匹配度较高，希望能获得面试机会进一步沟通。麻烦您在方便时查看，非常感谢！

本人是个蒟蒻，当下AI发展速度之快，让我们不得不开始思考走AI方向，经我了解有以下方向适合自己1. Python + 基础机器学习。2. 大模型应用、AI 后端、数据处理。3. 提示词工程、AI 绘画/视频、Agent 开发。4. 深度学习、NLP、CV。先学 Python，然后再去接触大模型。

在与社会精英人士交谈的过程中，我能深刻体会到自己的水平之低，眼界之短浅，在面对复杂的职场，充斥着各种人情世故，各种为人处事，让从小就在温室长大的我感到很难接受。

为了能够在当今严峻的就业形势之下顺利找到工作，我会趁着AI指导我怎么写简历，怎么准备面试的问题，怎么和HR沟通等攻略，并让AI将我的经历表达变得更专业。

虽然0面试，但是今天补了两场周赛的题目，夸夸自己，虽然在寒假期间有点堕落，尤其是过年期间，牛牛的周赛基本没打，但是今天开始严肃地补题，发现竟然有这么多好题，尤其是周赛132，感觉学到了好多东西。

本人还没准备面试，可是自从高考完之后才觉得学校层次不够的话确实会缺乏底气，如果面试的时候问我关于学历这一方面的话我除了考研简直想不到对策

陪家人包饺子吃年夜饭，看烟花，大学生过年就是吃吃吃吃，喝喝喝喝，玩玩玩玩，年后开始加训训训训训。

我感觉学Python好点核心价值方面：全场景覆盖 + 低学习成本 + 高性价比，能够和 Java 形成互补。推荐原因：学习门槛低，语法简洁，有 Java 的编程基础几乎可以快速上手，不用花费大量时间在语法磨合上。有很多可以应用的场景：后端接口（Django/Flask）、数据处理 / 分析（Pandas/Numpy）、自动化测试 / 运维（替代 shell 脚本，效率更高）、人工智能（TensorFlow/PyTorch）