😅 最近我在工作中尝试使用AI来写代码，发现了一些有趣的小技巧，忍不住想和大家分享一下！    1. 给AI一些样例：在使用PushGPT写代码时，给它一些样例代码，让它仿照着写。这样它会模仿你们项目里的设计模式和命名规范，写出来的代码更符合团队的风格。比如有一次，我让PushGPT写一个新的API接口，给它看了我们项目中已有的几个接口样例，结果它生成的代码完全符合我们的规范，省了我不少时间。    2. 将需求拆得足够细：把需求拆分成一个个小模块，让AI逐个完成，最后再把它们拼起来。这样不仅能提高效率，还能减少出错的概率。记得有一次，我需要实现一个复杂的算法，我把算法拆成了几个小步骤，每一步都让PushGPT来完成，最后再把这些步骤拼接起来。让ai直接完成一个大的需求是很难得，有时候会为了这个需求漏了那个需求，因为他们的上下文数量是有限的。所以我们先拆好功能，再让它们逐个实现，我们再将接口拼接即可~    3. 小费魔咒：哈哈，这个真的贼好玩！我发现只要你许诺做得好给它小费，PushGPT就会拼命做好。刚开始我跟它说给它加工资，效果还不错，后来发现它对小费更敏感，可能这也是训练集中学到的一部分吧！有一次，我需要PushGPT快速生成高质量的代码，我开玩笑地跟它说：“如果这次做得好，给你小费！”结果它生成的代码质量真的很高，几乎没有需要修改的地方。    4. 利用AI进行代码审查：除了写代码，我还发现PushGPT在代码审查方面也很有帮助。我会把自己写的代码片段给它看，让它帮我找出潜在的问题和优化点。有一次，我写了一个复杂的正则表达式，自己检查了好几遍都没发现问题，结果PushGPT一眼就看出了一个小错误，避免了只后的bug。让ai帮忙判空是非常方便的，它们非常喜欢这个任务。    5. 自动生成文档：PushGPT不仅能写代码，还能帮忙生成文档。写文档是每个程序员都会头痛的事，我会让它根据代码自动生成注释和文档，这样不仅提高了效率，还保证了文档的准确性。不过，使用GPT写的代码一定要自己再过一遍哦，确保没有问题。毕竟，AI再聪明也有可能出错，我们还是要保持警惕。希望这些小技巧能帮到大家，也期待看到你们的AI职场智慧分享！ #AI了，我在打一种很新的工# 顺便内推一下！米哈游秋招预研岗位up掉落！

1、手撕：合并两个有序链表，时间与空间复杂度（口述）2、Java中的设计模式，至少四个（工厂模式和策略模式差异，为什么要用策略模式）3、说说Spring中的AOP实习项目 + 穿插八股1、在实习期间，最有挑战性的事情？担任的是什么角色？ 遇到什么问题？怎么解决？2、实习拷打3、在微服务/分布式服务的场景下，怎么确保我在同一个方法内部调用多个服务时的一致性？4、对账是个有时效的方法，如何用一些近乎实时的方式去确保一致性？5、（回答了2PC，3PC）那如果说我的服务调用没有用到数据库呢？6、RPC远程调用幂等校验7、你对分布式这块还有什么需要分享的么？比如说你对微服务还有哪些你个人的理解么？闲聊 ...

有就挺好的，比来比去有什么意思

得物后端一面面经（内推码S5SQ9QE） 1. 讲了一下实习怎么 SQL 慢查询优化的 2. 索引什么情况下会失效 3.为什么索引用 B+树 4. TCP 的三次握手和四次挥手 5.讲一下 TIME_WAIT 6. HTTPS 加密过程 7. git nebase 和 merge 的区别 8．线程和进程区别 9. Redis 单线程模型 10.RDB 和 AOF 持久化 11. Redis 的 ZSet 底层实现 12. Redis 主从复制流程 13. 布隆过滤器底层实现+如何评估大小（其实想问 bitmap） 14. 用 Redis ZSet 实现排行榜先用分数再用时间排序怎么实现？ 15...