我先直接给出结论：

如果你当前最核心的目标是：在 1~2 个月内拿到第一份实习。

那么你现在不应该继续扩张技术栈，而应该围绕「AI应用开发 / Python后端」方向，把已有内容打磨到能稳定通过面试。

因为我看完你的简历后，最大的感受不是：

「项目太少」

而是：

「项目很多，但掌握深度可能不足以支撑面试。」

这是很多学生（尤其是现在大量使用 AI 辅助开发的同学）都会遇到的问题。

一、我怎么看你的简历？

一句话：

简历已经超过了大部分普通本科找实习学生。

如果放在普通双非/一本学生里，我会给：

7.5~8/10

你的优势非常明显：

优势一：项目数量足够

你已经有：

  1. RAG项目
  2. Agent项目
  3. TensorRT部署项目
  4. 全栈博客

已经完全够了。

很多同学：

学生管理系统
图书管理系统
电商后台

循环三遍。

而你的项目至少是有区分度的。

优势二：工程味道不错

有：

  • Docker
  • Nginx
  • ECS部署
  • Git
  • ONNX
  • TensorRT
  • LangGraph

说明你不是纯写 Demo。

优势三：方向比较新

AI应用开发实习非常匹配：

  • Agent
  • RAG
  • 部署

这是加分项。

二、但你的最大问题是什么？

深度不够。

你自己也意识到了：

项目掌握不到100%。

这其实才是目前最危险的问题。

因为：

面试官通常会这样问：

RAG项目

文档为什么切块？

为什么不用整篇？

Chunk Size 为什么这么选？

512？

1024？

Overlap 为什么是 100？

为什么选 BGE？

为什么不用：

  • GTE
  • E5
  • jina embedding

ChromaDB 底层索引是什么？

HNSW 知道吗？

如何评价检索效果？

Recall 怎么衡量？

如何解决幻觉？

如果答不上来：

项目价值直接下降。

TensorRT项目

这是你简历里最强的一项。

但也最危险。

因为面试官一定会追：

ONNX 为什么能跨框架？

TensorRT 做了哪些优化？

  • Layer Fusion？
  • Kernel Auto Tuning？
  • Tensor Core？

FP16 为什么更快？

动态 Shape 怎么处理？

显存为什么下降？

TensorRT Engine 文件是什么？

Batch Size 如何影响吞吐？

如果这些答不出来：

面试官会认为：

项目是照教程做的。

三、所以你未来一个月应该做什么？

我建议：

停止学习新框架。

别再学：

  • 新Agent框架
  • MCP
  • 新模型
  • 新前端框架

都不要。

四、未来一个月学习重点

按优先级排序：

第一优先级（70%时间）

吃透已有项目

尤其：

重点项目：

① CampusQnA

必须吃透。

做到：

任何细节都能讲。

包括：

为什么做
架构设计
技术选型
数据流
部署流程
遇到的问题
如何优化
未来扩展

② TensorRT项目

这是你的杀手锏。

因为：

绝大部分本科生没有。

建议：

把整个推理流程画出来：

PyTorch

↓

ONNX

↓

TensorRT Engine

↓

Inference

把所有细节弄懂。

③ 博客项目

重点准备：

后端八股

包括：

Flask

  • 请求流程
  • Blueprint
  • WSGI

SQLAlchemy

  • ORM原理

数据库

必须掌握：

  • 索引
  • B+树
  • 事务
  • ACID

HTTP

  • GET/POST区别
  • Cookie/Session/JWT

Docker

  • 镜像和容器区别
  • Dockerfile
  • Volume
  • 网络模式

第二优先级（20%时间）

补基础

重点：

Python

必须熟悉：

  • GIL
  • 多线程
  • 多进程
  • 协程

Linux

必须熟悉：

grep
awk
sed
ps
top
netstat
lsof

计算机网络

至少掌握：

  • TCP三次握手
  • HTTP
  • HTTPS

操作系统

至少掌握：

  • 进程线程
  • 锁
  • 内存管理

第三优先级（10%时间）

继续做 RK3568。

但：

不要把主要精力放进去。

因为：

短期内它很难直接帮你拿到实习。

除非你明确投：

  • 嵌入式
  • 边缘AI
  • 机器人

五、如果让我给你制定求职定位

建议：

第一目标

AI应用开发实习

关键词：

RAG
Agent
Python
FastAPI
LLM Application

第二目标

Python后端

关键词：

Flask
FastAPI
Docker
Linux

第三目标

AI部署/边缘计算（机会较少）

关键词：

TensorRT
ONNX
OpenCV
Linux

六、简历建议

你现在简历有一个问题：

技术栈太散。

建议突出：

Python
Linux
Docker
LLM应用
模型部署

弱化：

只了解的内容

例如：

PyTorch（基础）
LoRA（了解）

可以删掉。

因为：

面试官看到：

PyTorch

就会默认：

你会训练模型。

然后开始问：

backward()
autograd
BN
Adam
梯度爆炸

你很容易崩。

七、最后说一句

我觉得你现在距离拿到一份实习，其实并不远。

你的主要矛盾已经不是：

「我还需要学什么？」

而是：

「如何把已经学过的东西真正变成自己的能力。」

未来一个月，请把目标改成：

吃透 3 个项目 + 补基础 + 大量投递。

这是目前收益最高的路线。