许愿携程offer

1. 实习拷打2. AI Coding 的笔试如果只是人工造 case 去测，你觉得它离生产可交付还差什么人工造 case 只能验证“在已知分布上能不能过样例”，离生产可交付还差三层。第一层是任务边界，要明确输入约束、输出格式、失败语义和回滚策略，不然模型生成的内容没法进入真实工作流。第二层是稳定性，要知道不同仓库规模、不同语言、不同依赖环境下性能会不会抖。第三层是验收能力，必须补静态检查、单测、sandbox 执行、diff 审核和回归评估。没有这些，AI Coding 最多是演示能力，不是工程能力。 def validate_patch(patch, repo_path): if not ...

手撕两数之和（不是力扣 是输入两个数字返回数字的和）

最近一直在搞具身智能、跑 FastWAM 相关的东西，经常看到有人在群里、论坛上问 Hermes 和 OpenClaw 有啥不一样，以后谁更有前途。 这俩看着都是 AI 智能体，好像功能差不多，其实完全不是一个路子。现在还能放在一起对比，再过一段时间，基本就是两条完全分开的赛道，最后甚至不是竞争关系，而是互补。 先一句话说透核心区别： Hermes 是走深度、走自进化的，越用越强，更像一个能自己成长的大脑； OpenClaw 是走广度、走生态的，开箱即用，覆盖场景多，更像一个万能工具人。 先说说最本质的差别 Hermes 强在学习能力和自进化。你给它任务，它不是做完就忘，而是会总结、会沉淀、会...