在实际的项目开发中，有哪些问题是通过 AI 工具辅助解决的？又有哪些核心方案和业务逻辑是由您个人主导确认并完成自主设计的？
请结合您过往的项目经验，分享一个具有代表性的架构设计或系统模块开发的落地案例。
在您所分享的系统模块设计中，您最熟悉的一个流程或技术逻辑（如分表）其具体的技术细节是怎样的？
在水平分表的场景下，如果需要进行跨表（如酒店数据表与订单数据表）关联查询，通常会遇到哪些技术难点或性能瓶颈？您在实际项目中有过哪些应对经验？
在分表架构下，当各实体数据（如用户订单表、酒店订单表、酒店基础信息表等）分布在不同的分表时，具体的表结构设计与前/后缀字段关联逻辑是如何实现的？如何精准定位并查询到对应的关联数据？
请简要概述您在前端开发领域所掌握的核心技术栈、开发经验以及应用实践。
在前端性能优化中，图片或组件的“懒加载（Lazy Loading）”技术的底层工作原理与具体实现方式是怎样的？
在 React/Next.js 等框架中实现懒加载或其他性能优化功能时，具体需要调用哪些内置或自定义的 Hook？它们的内部执行逻辑是什么？
除了 React 技术栈外，您对 Vue 框架的掌握程度如何？在前端生态中是否还了解或使用过其他主流框架与构建工具？
在您目前掌握的技术栈中，哪一项技术是您钻研最深、最擅长的？能否从底层原理、架构设计到业务应用层面，完整剖析其全链路的技术逻辑？
在使用 CodeX 等 AI 辅助开发工具时，您个人的日常研发流程、提效手段以及人机协作机制是怎样的？
引入 AI 工具虽然能提高编码速度，但也容易带来代码冗余、逻辑幻觉或性能漏洞。在实际开发中，您通过何种工程化约束或质量审查机制（如 Prompt 规范、Code Review 等）来规避这些潜在问题？
在利用 AI 编写复杂代码时，您常使用哪些特定的提示词工程（Prompt Engineering）技巧或 GitHub 上的预设技能（Skills）来精准约束 AI 的输出行为？
在使用 Superpower 这类 AI 辅助增强工具时，您主要高频使用其哪些核心功能来优化代码质量和编写效率？
如何将特定业务规则、代码规范或自定义技能（Skills）注入到 AI 助手中？这些配置是通过特定指令（如斜杠指令 /）手动激活，还是在对话启动时自动加载？其具体的配置和调用链路是怎样的？
当 AI 助手输出复杂方案（如运行方案 Run Plan、编写方案 Write Plan、代码扫描 Scan 等）时，您在开发生命周期的不同阶段，会重点采用哪些具体的技能或输出结果来指导实际编码？