路上无聊用grok bot 加 fframes生成一些短片，效果出奇的好😄

AI 可以把经历润色得很合理。 培训班可以把项目包装得很完整：某知名Java培训班擅长包装一些压根没人用的Java AI技术栈。 Vibe coding 可以在短时间出一个看起来不错的 Demo。 甚至还能附上代码仓库、在线Demo。 但真正的问题不在“有没有材料”： Context 、Harness、Eval 而在： 材料之间相印证。 公司主营业务、项目归属、业务闭环、公开信息、代码痕迹、Demo 状态，这些东西只要放在一起看，很多简历就开始露怯。 我干脆做了一个简历筛选 Skill。 它不是评分机器，更像一个Deep Research下钻助手： 先判断项目是不是“真项目”； 再判断是不是“这家公司自己的业务”； 再看公开信息是否匹配； 最后用代码仓库、Demo、业务闭环去交叉验证。 用魔法去打败魔法。

我从入职到离职，愣是没填过一次报工系统。

用了几个skills发现没有想的那么美

今天试了一把cursor，里面的claude不翻墙已经无法使用，考虑到部门很多人无法翻墙，相当于断供了。 好在正在往claude code + 谷歌claude渠道切换。

还能这样？

在AI IDE辅助下，传统软件工程终于有了理论照进现实的感觉

老的IT技术规范跟AI格格不入，我提交点AI技术规范，里面包含Milvus。 数据部跳出来，说引入新的数据库提交技术选型、技术规范、压测报告了吗？ 我一看，完了，侵犯对方边界了，我说你们全权负责即可。 结果对方沉默大半天说不管了……