数据结构在面试过程中会问吗？

网易**不管问你啥，记住一个话术原则小小的提醒下各位留子：**时不要直来直去有啥说啥；千万得多思考别说太满给自己留个思考或回旋的余地・1、被问 “有没有接触过网易的产品”（哪怕了解不多）别直接说 “没有”（容易显得缺乏兴趣）试试：“之前用过网易云音乐和网易新闻，对产品的界面设计和功能逻辑有过留意。虽然没有深入研究，但能感受到网易产品注重用户体验的特点，入职后会系统学习相关产品知识”・2、被问 “能接受高强度的项目加班吗”别勉强说 “没问题”（后续可能难以承受）试试：“我理解互联网行业项目推进时需要集中精力，在关键节点愿意配合团队加班。但也会注重提升工作效率，合理规划时间，尽量在正常工作时间完成...

有一次面试，为了显得自己特别“全栈”，我在简历上写了“掌握Vue和前端开发”。面试官问我：“你用Vue做过哪些项目?当时我脑袋空白了一秒，硬着头皮吹了一个我用Vue帮学校做过一个选课系统，功能很复杂。其实那个项目是我和室友一起搞的，Vue的部分我只负责了表单验证和一点数据展示，谈不上“复杂..不过好在面试官没深追，最后还给了我offer。后来我认真学了一下Vue，算是对得起那次“吹牛”了吧。总的来说，吹可以，但得有底线，吹完要补课!

一个面试也没，心累   

在 Claude Code、Cursor 等 AI Agent 工具的使用过程中，MCP（Model Context Protocol）与 Skill（Agent Skill）是两个高频出现的能力扩展概念。二者看似都是为了增强 AI 的能力边界，但在设计哲学、技术架构和适用场景上有着本质区别。本文将从这三个维度，彻底厘清两者的核心差异、存在价值及选型原则。一、一句话核心区分MCP 和 Skill 是 AI Agent 能力扩展的两大核心支柱，定位截然不同：MCP 解决「连接」问题：让 AI 突破自身数据局限，访问外部世界的工具、数据源与服务。Skill 解决「方法论」问题：为 AI 注入专业的...