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AI 相关占七成,算法和八股加起来三成
前两天晚上，我跟一个还没毕业的学生连线，聊了三十二分钟。
他开口问的第一件事，是他该去哪。他说他不求稳，能加班，就想找个发展空间大、钱多的地方。
这话我听着挺舒服。他没跟我客气，也没说那些先积累经验的场面话。
我接着问了一句：算法怎么样。他说底子薄，基本没刷过。
那这三十二分钟就没白聊。因为一个还没毕业、离秋招没几个月、算法又弱的人，最怕的是把力气撒在七八个方向上，每个都学一点，面试一问全露。
今天这篇，就是那三十二分钟里我讲的四件事：方向怎么定，岗位怎么选，力气怎么分，顺序为什么这么排。
先定去哪，再定学什么
公司和工作，没有绝对的好与不好。适合的才是好的。
这句话说起来像废话，但我这些年反复见到有人栽在这上面：看着同学进了大厂，自己也往大厂冲，冲半年发现熬不住；或者家里说体制内稳，就去考，考上两年又想出来。
所以第一步是先问自己三个问题，然后再打开课程。
第一，你能不能接受强度。大厂的强度写在每天的排期里。
第二，你要的是钱的绝对值，还是成长的速度。
第三，你打算在哪个城市待五年。AI 的产业资源就在那几个城市，换城市这件事越往后成本越高。
三条答完，去处基本就定了。
一线大厂：字节、阿里、腾讯、小米、拼多多这一类。钱最多，强度也最高，加班是常态。适合能扛、就想要高薪的人。
二线互联网：美团、携程这一类。没那么光鲜，压力和强度低一档，发展空间中等。
国央企：运营商、能源电力这一类。节奏慢，压力小，钱比大厂低一截，技术增长也会慢一些。我接触到的国央企基本都在做 AI 转型，这两年进去正好赶上。
从抗风险的角度排个序：一线大厂最强，因为业务盘子在那里；其次是运营商和能源电力；再往后是存储那条线，它偏硬件，跟 Agent 应用开发关系不大。
能源电力我特别想说一句。AI 现在拼的是算力，算力拼到最后拼的是电，这个需求只会越来越大。我以前带过的一个学员去了能源电力方向的国央企，我是支持的。
城市就一句话：北京、上海、深圳、广州、杭州，优先这五个。别的地方也能去，只是 AI 的岗位密度差太多。
天花板最高的是懂业务的 Agent 开发
方向定完，说岗位。
现在这个时间点，应届生能抓住的最好的机会就是 AI。这个判断我放在这里，接下来几年它都是一路上行的。
但 AI 里面岗位很多，选哪个？
我的答案是：懂业务的 AI Agent 开发。
这里的前提是懂业务这三个字，光会写 Agent 不算。
技术重要，但技术的门槛正在被 AI 一点点打平，护城河越来越低。你早入行一两年，后来的人用更好的学习方式、加上 AI 的加持，很快就能追上你。那你的壁垒在哪？
在业务。
业务怎么来？接一个具体项目的需求，做完再接下一个，慢慢堆出来的。项目小没关系，乱也没关系，你得有这个从需求到落地的过程。
我自己就是这么过来的。一四年入行，做的是 APP 开发，那时候 APP 最缺人，跟现在的 Agent 一模一样。算法岗当时钱更多，但我清楚自己没有那种发自内心的钻研劲，我有的就是想赚钱的欲望，所以我选了最缺人、最容易上手的那条。
我还带过一个人，跟我一起干过几年，后来回老家了，日子过得很舒服。他做的事没什么神秘的，就是把手上每一个需求都当成自己的事，做完还想着下一版怎么改。同一批进公司的人，三年之后差距就出来了。
所以我给这个学生的建议里，有一条是别的同学到项目阶段我才会说的：
训练营里的项目，别用学员的视角去学，用普通用户的视角去用。
这些项目都是验证过能跑的。你要真的用它，然后说出它哪里好、哪里别扭。你能站在普通用户的角度挑出毛病，你就有产品经理的思维了，以后跟产品经理沟通，不会是各说各的。
七三开：AI 七成，算法和八股三成
这是那天我唯一说了两遍的话。
学习和准备的总投入里，跟 AI 直接相关的部分，尤其是项目实战，要占到七成以上。算法、纯八股这些加起来，三成封顶。中间件、数据库、缓存这些不单独占额度，按简历上写到的点补，算在三成里面。
为什么不五五开？
面试考的是你能不能把一件事讲清楚，背了多少不顶用。你背了一百道八股，项目上说不出一处自己判断过的地方，面试官三句话就把你问穿。反过来，你手上有一个真做过的项目，每一处改动都能说清为什么，八股只需要按简历上的点补，补的都是会被问到的。
具体到时间，我给这个学生排的是五到六周。
我早期按三个月排过，太松，人会拖。卡在五到六周，前面有压力，压力才有效率，第 5 到 6 周本身就留了弹性，可以多做一两个项目。
具体拆成这样：
前置知识那块，别去搜大模型学习路线，搜出来的是论文和数学，两周就劝退。做应用开发就四样：MCP 是模型接外部工具和数据的标准协议；Skill 是把一类任务的流程沉淀成能力包；RAG 是切块、召回、重排、拼上下文；Harness 是模型外面那一整圈工程，调用循环、上下文管理、护栏、超时重试。一周左右能过完。
算法这块，很多人最容易吓住自己，觉得得先补一学期基础。不用。
语言这一关，Go 或者 Python 会基础语法就够了，会了就直接拿它刷题，别等准备好了，那个时刻不会来。
四条执行标准：
第一，先刷简单题。目的是把习惯养起来，不是证明自己聪明。
第二，每天只花半小时到一小时。花太久没用，你会烦，烦了就停。
第三，按数据结构一批一批来。今天链表，就把链表的特点搞清楚，只刷链表；明天树；后天图。一天一个类型，别贪多。
第四，刷算法图的是见过，别指望当场想出新解法。拿到没见过的题想不出来，正常，我也想不出来。刷多了、总结过，下次碰到同类题有思路，这就够了。
算法是日积月累的事，突击出来的东西两周就忘。
顺序别排反：中间件和八股放最后
很多人上来就背八股，背了三个月还没开始投简历。
我的排法是这样的：
前置知识学完，做项目；项目做完，优化简历；简历定稿之后，看简历里写了什么，缺什么补什么；补完做模拟面试；模拟面试过了，去约面试；面完复盘；最后是 offer 对比和谈薪。
中间件、数据库、缓存、消息队列，全排在简历之后。
原因有两条。
一是会忘。你现在把八股背得滚瓜烂熟，等几个月真到面试的时候，中间还要学项目，能剩多少就不好说了。
二是 AI 已经把这块的门槛降下来了。语言、数据库、缓存、消息队列这些，你哪怕没提前投入太多，在有 AI 辅助的情况下也能把项目做出来。做项目是做项目，面试是面试，两件事要分开看：项目阶段靠 AI 补，面试阶段靠自己补，补的范围由简历决定。
这一串是环环相扣的，顺序错了不至于白学，但效率会低一大截。
另外有两件事，前面做完了有余力再干。
一是画导图。打卡我只认思维导图，工具用幕布就行，手机、电脑、小程序互通，Markdown 能转思维导图，思维导图也能转回 Markdown。为什么非要这个？因为我们给你的资料是视频、文档、现成的导图，那些都是我思考过之后的结果，你看的时候是被动的，看完觉得懂了，其实只是眼熟。自己画一遍，才会发现哪一块是空的。
这件事直接决定面试。我带过的学员里，讲不清的最后都卡在同一个地方：他能复述自己做了什么，说不出当时为什么选这个方案。这不是表达的问题，是东西在脑子里没排好队。画导图加刻意练习，就是把队排好。
二是写博客。掘金也好，CSDN 也好，挑一个你喜欢的平台。它解决一个很具体的问题：你怎么证明你热爱技术。面试官问平时怎么学习，你说天天看书，这句话没有证据；你有一个写了三十篇的专栏，这就是证据。训练营内部的东西，你们消化吸收完自己往外发就行，这个授权我给。你们越早找到好工作，对我来说越好。
那三十二分钟里我讲了很多，如果只能留一句给他，是这句：
不要面面俱到，一定单点突破。
你的力气就那么多，七成压在 AI 和项目上，三成留给算法和八股。五到六周之后你回头看，会发现自己比那些什么都学一点的人，走得远得多。
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