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原创 Java 基础核心面试题
Java核心面试题摘要 本文总结了Java基础核心面试题,重点考察候选人对Java语言核心概念的理解。主要内容包括: ==与equals()区别:==比较基本类型的值或引用类型的内存地址;equals()默认比较内存地址,但可被重写为内容比较。对于包装类,Java会缓存-128到127之间的Integer对象。 字符串类比较:String不可变且线程安全;StringBuilder可变但非线程安全;StringBuffer可变且线程安全。应根据线程安全和性能需求选择合适的类型。 重载与重写:重载是在同一类中
2025-07-10 20:07:42
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原创 数据库面试题-详细解析
数据库优化与索引摘要 本文涵盖数据库核心优化技术,重点解析索引失效场景(如函数计算、OR条件、类型转换等)和EXPLAIN执行计划分析,包括性能排序(system > const > eq_ref等)及如何优化Using filesort和Using temporary。覆盖索引的运用能显著提升查询效率,避免回表操作。此外,涉及事务、高可用、分布式理论及Redis高频问题,为数据库性能调优和架构设计提供实践指导。(150字) 注:摘要聚焦高频考点和优化核心,兼顾技术深度与广度,符合面试和工程需求
2025-07-10 16:19:31
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原创 通用编程与软件工程高频面试题全集 - 详细解答
本文详细解析了软件工程高频面试题,涵盖SOLID原则、技术选型决策和API设计三大主题。重点阐述了开闭原则(OCP)的概念与实现,通过代码示例展示了如何通过抽象接口实现扩展开放、修改关闭的设计。技术选型方面提出了四维决策框架(业务需求、技术生态、团队能力、成本风险),并比较了RESTful API与GraphQL的核心区别。最后提供了两种幂等性RESTful API的实现方法,为面试者提供了全面的技术准备方案。
2025-07-10 16:17:05
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原创 Java与微服务面试题
本文深入探讨了Java与微服务相关的核心面试题,重点关注Spring框架的实现原理。主要内容包括: Spring依赖注入的三种方式(构造器、Setter、字段注入)及其优缺点比较,强调了构造器注入在不可变性、完整性、易测试性等方面的优势。 Spring Bean的五大作用域(Singleton、Prototype、Request、Session、Application),详细分析了每种作用域的特点、适用场景和线程安全注意事项。 Spring AOP的两种代理实现机制(JDK动态代理和CGLIB代理),对比了
2025-07-10 16:13:01
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原创 AI大模型、RAG与提示词工程面试题
本文档提供了一套完整的AI大模型、RAG与提示词工程面试题库,涵盖7大核心模块:提示词工程、RAG基础、系统架构、高级RAG实践、系统运维评估、RAG与微调对比、未来展望。重点内容包括提示词工程中的R-C-T-F-E模型、思维链(CoT)技术、Few-Shot提示与微调的区别;RAG架构的核心优势、文本分块策略、检索与排序算法;以及系统安全防护、性能评估等生产环境关键问题。这些题目既考察理论深度,又检验工程实践能力,适用于评估候选人在AI大模型应用领域的综合水平。(148字)
2025-07-10 12:18:17
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原创 01.Cursor 入门指南:让代码编辑器拥有智慧
《Cursor AI入门指南》介绍了这款基于VS Code的AI增强代码编辑器,它能通过自然语言交互和智能补全提升开发效率。文章详细讲解了安装配置、基础功能(聊天模式、智能补全、代码重构)以及实际应用场景,如API开发、数据处理和Bug诊断。同时解答了新手常见问题,建议开发者通过实践逐步掌握与AI协作的技巧。作为系列文章首篇,后续将深入探讨如何定制专属AI开发伙伴。Cursor AI将传统编辑器升级为智能开发助手,让编程体验焕然一新。
2025-07-02 09:17:00
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原创 Cursor 用户规则完全指南:从入门到拥有专属 AI 伙伴
《Cursor用户规则完全指南》摘要:Cursor的"用户规则(User Rules)"功能通过Markdown文件为AI助手建立永久性记忆和行为准则,解决重复设置的痛点。核心功能包括:1)设定基础原则(如强制中文回复、安全优先);2)划定绝对禁区(禁止删除生产数据等);3)建立智能执行分级系统(自动修复/建议预览/人工审核三档)。用户只需在项目中创建cursor-rules.md文件并在软件设置关联,即可获得:开发一致性、操作安全性、工作效率提升三大优势。指南推荐从基础安全规则开始,逐
2025-07-01 10:59:22
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原创 10.企业级大型项目工作流:构建AI辅助开发的完整生态
AI赋能研发新范式:从自动化到智能化的跃迁 本文探讨AI如何深度整合到研发全流程,构建高效能研发组织。通过reserve-cli项目案例,展示了AI在需求分析(智能澄清与任务分解)、智能编码(代码生成与重构)、代码审查(缺陷预测)、测试(用例生成)等环节的应用价值。重点分析了AI如何解决传统研发流程中的信息过载、流程瓶颈和协作壁垒问题,实现从"自动化"到"智能化"的升级。文章指出,AI驱动的DevOps不仅能提升效率,更能通过数据洞察优化资源分配,主动识别风险,最终构
2025-07-02 15:32:43
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原创 09.自定义规则深度定制:打造专属AI开发助手
本文以reserve-cli项目为例,展示了如何通过AI辅助完成从单体架构到分布式架构的演进过程。文章首先分析了当前单体架构的局限性:代码耦合度高、扩展性差、单线程处理瓶颈等。接着提出四阶段渐进式重构策略:1)模块解耦与接口标准化;2)服务化改造;3)云原生部署;4)智能化运维。重点展示了阶段一的重构细节,通过将核心业务逻辑拆分为ReservationService和SchedulerService等独立服务,实现单一职责原则。这种架构演进方法平衡了业务需求与技术债务,为类似项目提供了可参考的重构路径。
2025-07-02 15:32:05
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原创 08.复杂项目管理策略
复杂项目管理策略:AI驱动的智能开发实践 本文探讨了如何利用Cursor AI高效管理大型代码项目。通过reserve-cli案例,展示了AI在代码导航、架构分析和知识管理方面的优势: 1️⃣ 智能代码导航:基于语义的搜索和跨文件关联分析,比传统搜索更精准定位功能模块和bug 2️⃣ 架构全景分析:AI可自动识别核心模块、依赖关系,并生成优化建议和可视化架构图 3️⃣ 动态知识图谱:自动生成技术文档,建立函数调用链追踪,形成项目知识体系 实践表明,AI能将复杂项目的理解效率提升3-5倍,特别适合万行级代码库
2025-07-02 15:25:28
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原创 02.从零开始:设置你的专属AI开发伙伴
《打造专属AI开发伙伴:Cursor用户规则设置指南》 本文详细介绍如何通过Cursor的"用户规则"功能定制专属AI助手。用户规则如同编写"员工手册",让AI永久记住开发偏好、团队规范和安全底线。文章从基础设置入手,指导创建规则文件并设置核心原则,逐步进阶到安全红线、执行分级和团队规范配置。还提供了快捷指令系统和实用模板,帮助开发者快速构建个性化的AI协作体系。通过合理设置规则,AI助手能自动遵循语言标准、代码规范和安全要求,大幅提升开发效率和质量。
2025-07-02 09:17:19
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原创 07.Cursor 高级协作技巧:成为AI指挥家
《从代码搬运工到AI指挥家:Cursor AI高级协作技巧》摘要 本文系统阐述了开发者如何转型为"AI指挥家"的思维转变与核心技能。传统开发模式(手工编写、调试)正转变为AI协作模式(任务分解、AI执行、人工整合)。核心技能包括:任务分解与编排、上下文管理、质量控制与审查、工作流自动化。团队协作需建立统一规范,包括责任分工、质量标准和使用规则。持续学习策略强调保持技术敏感度、发展个人协作风格和面向未来的技能。通过reserve-cli项目实战,开发效率提升90%,质量指标显著改善,实现了
2025-07-02 09:16:49
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原创 06.AI结对编程:解决复杂技术难题
AI结对编程解决复杂技术难题的实践案例:当开发遇到"硬骨头"时,AI展现出了强大的问题诊断能力。本文记录了在reserve-cli项目中,AI如何协助解决两个典型难题: 进程卡死问题:通过分析异步操作代码,AI发现未清理的定时器是主因,建议引入TimerManager类进行资源管理,并优化了axios连接池配置,最终彻底解决问题。 依赖冲突问题:AI诊断出chalk库版本升级导致的CommonJS与ESM兼容性问题,提供三种解决方案并推荐最优降级方案,同时给出长期迁移规划建议。 这些案例
2025-07-02 09:16:21
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原创 05.AI驱动的文档和测试:从0到100的质量提升
150字摘要: 本文展示了如何利用AI工具快速提升代码项目的文档质量和测试覆盖率。通过reserve-cli项目实例,演示了AI如何自动生成专业级README文档(包含功能特色、安装指南、使用示例等),以及批量创建各种测试用例。传统开发中耗时的手工文档编写和测试开发工作,现在只需简单指令即可完成。AI不仅能生成初始内容,还能自动归档技术文档并保持版本一致性。这种AI驱动的方法使开发者能将更多精力投入核心业务逻辑,同时确保项目具备完善的文档体系和测试保障。
2025-07-02 09:15:53
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原创 04.Cursor 项目重构实战:从混乱到优雅
Cursor AI 项目重构实战总结 本文记录了一个使用 Cursor AI 重构遗留项目的完整过程,展示了三阶段重构策略: 快速分析:AI 快速识别核心问题,5分钟完成项目理解 自动化修复:批量解决47个ESLint问题,减少83%错误 深度优化:重构300+行核心文件,拆分职责,提升可维护性 重构效果显著: 代码复杂度降低56% 测试覆盖率提升至85% 解决了进程无法退出等关键问题 案例证明AI不是替代开发者,而是让优秀开发者更高效的工具。文章还包含完整的重构步骤和AI协作技巧,展示了如何将技术债务转化
2025-07-02 09:15:27
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原创 03.Cursor 工作流入门:让AI成为你的得力助手
Cursor AI工作流核心摘要: 传统开发流程重构:AI作为增强工具融入需求分析、编码、测试、文档等全流程,形成人机协作模式。 四步协作法: 分析理解(AI顾问快速解析项目) 编码协作(AI结对编程提供优化建议) 测试验证(AI生成全面测试用例) 文档完善(AI自动生成专业文档) 高效提问技巧: 提供充分上下文信息 分层提问(功能实现→问题诊断→架构讨论) 迭代式深入对话 实际应用场景: 用AI分析/修复遗留代码问题 协作开发新功能 自动生成测试用例和文档 AI辅助可显著提升开发效率,但需保持批判性思维审
2025-07-02 09:14:57
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原创 第三篇:精通篇:高级技巧与团队协作,释放 GEMINI.md 的全部潜力
本文是GEMINI.md系列的精通篇,深入探讨其高级应用与团队协作模式。核心内容包括:1)通过MCP协议集成自定义工具,扩展AI能力边界;2)针对多语言和敏感项目制定复杂场景应对策略;3)建立团队协作机制,包括版本控制、共同维护和新人培训体系;4)展望AI辅助开发未来趋势,如智能配置生成和多模态支持。文章强调GEMINI.md不仅是技术工具,更是沉淀团队智慧、构建卓越工程文化的载体,能显著提升开发效率(缩短新人上手时间50%)和质量(降低缺陷率60%)。通过系统化应用,可实现从个人工具到团队基石的跃迁。
2025-07-02 09:12:28
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原创 第二篇:实战篇:精通 GEMINI.md 语法,打造你的专属 AI 工程师
在我们的收官之作**《精通篇:高级技巧与团队协作,释放 GEMINI.md 的全部潜力》**中,我们将探讨如何集成自定义工具、应对更复杂的项目场景(如多语言、高安全)、以及如何在团队中建立高效的协作和维护机制。读完本文,你将能够亲手编写一份高质量的配置文件,将通用 AI 模型“调教”成一个为你项目量身定制的专属工程师。现在,你的 AI 助手不再是泛泛而谈的“万事通”,而是真正理解你项目需求的“资深专家”。相比于长篇大论的规则,提供 3-5 个高质量的示例,能让 AI 以最快的方式学习到你的期望。
2025-07-01 15:33:56
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原创 第一篇:入门篇:借助 GEMINI.md,将你的 AI 协作提升到新高度
在下一篇文章**《实战篇:精通 GEMINI.md 语法,打造你的专属 AI 工程师》**中,我们将深入探讨如何编写每一部分的内容,并提供大量高质量的范例,帮助你真正把这个强大的工具用好、用透。它是一个标准的 Markdown 文件,但通过特定的结构,你可以将项目的核心信息、团队的开发规范、架构决策乃至最佳实践,系统地“教会”给 AI。从此,AI 不再是一个健忘的外部顾问,而是一个真正懂你的项目的内部专家。是一个强大的命令行 AI 工作流工具,它能连接到你的开发工具,理解你的代码,并显著加速你的工作流程。
2025-07-01 15:27:16
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原创 Gemini-CLI:您的命令行AI助手
Gemini-CLI是Google推出的开源命令行AI工具,将Gemini模型集成到终端。支持两种安装方式:通过npx临时运行或全局安装。提供Google账户登录和API密钥两种认证方法。主要功能包括交互式聊天(支持上下文对话和文件引用)和非交互式查询(可结合文件内容和管道输入)。高级用法包括指定模型、代码分析、内容创作等。建议定期更新以获得最新功能。这款工具为开发者提供了强大的命令行AI助手,可提升工作效率。
2025-07-01 14:41:54
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原创 GEMINI.md: reserve-cli Development Standards
【代码】GEMINI.md: reserve-cli Development Standards。
2025-07-01 14:10:30
784
原创 精通 Cursor 用户规则——打造你的专属 AI 开发伙伴
本教程系统地介绍了如何为AI开发助手建立一套强大的"用户规则"体系,使其从简单的问答工具升级为真正理解项目需求的智能伙伴。文章从五个维度展开: 核心价值观与安全底线:首先定义AI决策的优先级(安全>质量>效率>体验)和绝对禁止的操作(如删除生产数据),构建可靠的行为框架。 智能分级授权:设计"红绿灯"执行模型,根据任务风险自动匹配授权级别(自动执行/建议/人工审查),实现效率与安全的平衡。 工程规范内化:将文档管理、Git提交等团队标准编译进AI行为
2025-07-01 11:18:42
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ai-rag-prompt-engineering-interview-questions.md
2025-07-10
空空如也
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