面经汇总

康冠科技硬件工程师面经8.7  一面终面    只有一次面试决定是否通过1.为什么选择珠三角这个地方来工作（改开前列，经济发达地区有更多机会，也有更多的资源）2.珠三角和长三角在同等条件下，会选择哪个区域，为什么3.平时有什么兴趣爱好4.个人有什么缺点（决策不够决断，指定目标的时候有些太远，可实施性不高）5.从哪里了解到的康冠6.对STM32单片机了解的多吗，32的GPIO口在我们使用的时候，需要进行哪些初始化动作（引脚复用的上下拉电阻，代码也需要确定使用输入输出；单功能接口不需要设置）7.STM32单片机的输入输出IO口最高工作速度，大概是多少兆8.项目中使用的传感器与单片机是怎么通信的，用...

最终还是婉拒了小红书的offer，厚着脸皮回了字节。其实这次字节不管是组内的氛围、HR的沟通体验，都比之前好太多，开的薪资也还算过得去，这些都是让我下定决心的原因之一。但最核心的，还是抵不住对Agent的兴趣，选择了Ai Coding这么一个方向。因为很多大佬讲过，在未来比较火的还是属于那些更加垂类的Agent，而Ai Coding恰好是Coding Agent这么一个领域，本质上还是程序员群体和泛程序员群体这个圈子的。目前也已经在提前实习，也是全栈这么一个岗位。就像最近阿里P10针对前端后端等等不再那么区分，确实在Agent方向不太区分这个。尤其是我们自己做AI Coding的内容，基本上90%左右的内容都是AI生成的，AI代码仓库贡献率也是我们的指标之一。有人说他不好用，那肯定是用的姿态不太对。基本上用对Skill、Rules 加上比较好的大模型基本都能Cover你的大部分需求，更别说Claude、Cursor这种目前看来Top水准的Coding工具了（叠甲：起码在我看来是这样）。所以不太区分的主要原因，还是针对一些例如Claude Code、Cursor、Trae、Codex、CC等一大堆，他们有很多新的概念和架构提出，我们往往需要快速验证（MVP版本）来看效果。而全栈就是这么快速验证的一个手段，加上Ai Coding的辅助，目前看起来问题不大（仅仅针对Agent而言）。而且Coding的产品形态往往是一个Plugin、Cli之类的，本质还是属于大前端领域。不过针对业务后端来看，区分还是有必要的。大家很多人也说Agent不就是Prompt提示词工程么？是的没错，本质上还是提示词。不过现在也衍生出一个新的Context Eneering，抽象成一种架构思想（类比框架、或者你们业务架构，参考商品有商品发布架构来提效）。本质还是提示词，但是就是能否最大化利用整个上下文窗口来提升效果，这个还是有很多探索空间和玩法的，例如Cursor的思想：上下文万物皆文件， CoWork之类的。后续也有一些Ralph Loop啥的，还有Coding里面的Coding Act姿态。这种才是比较核心的点，而不是你让AI生成的那提示词，然后调用了一下大模型那么简单；也不是dify、LangGraph搭建了一套workflow，从一个node走到另外一个node那么简单。Agent和WorkFLow还是两回事，大部分人也没能很好的区分这一点。不过很多人说AI泡沫啥啥啥的，我们ld也常把这句话挂在嘴边：“说AI泡沫还是太大了”诸如此类。我觉得在AI的时代，懂一点还是会好一点，所以润去字节了。目前的实习生活呢，除了修一些Tools的问题，还包括对比Claude、Cursor、Trae在某些源码实现思想上的点，看看能不能迁移过来，感觉还是比较有意思。不过目前组内还是主要Follow比较多，希望下一个阶段就做一些更有创新的事情哈哈。这就是一个牛马大学生的最终牧场，希望能好好的吧。说不定下次发的时候，正式AI泡沫结束，然后我又回归传统后端这么一个结局了。欢迎交流👏，有不对的🙅不要骂博主（浅薄的认知），可以私聊交流

说的就是我 刷到30W以下offer：嗯，正常水平刷到30-40W offer：ber,这么多刷到40-50W offer：眼睛刺痛刷到50W以上offer：划走划走为什么：我每天996，他拿50W我拿15W？

自我介绍为什么选择测试开发，对于岗位的理解和未来发展方向实习经历具体介绍开发的工具有部署在客户端或者产品上么，或者有开发过相应的 SDK 么有参加过 HiveSQL 或者公共工具的部署么个人博客中的主要内容有哪些有在 AI 方面有相关的研究方向么对于 AI 的应用有什么认识么，AI 对于测试业务有什么帮助么有过实际应用的经验么数据有校验么反问环节：部门情况：研发保障部，软件测试技术科，定位和运动健康业务面试建议：Python 开发相关能力，前端，客户端，云服务AI 应用及理解