华为20220720机试

C++面经摘自优秀牛油先介绍了大概八分钟的科研项目然后开始拷打（有一些记不清了2333）C++部分：C++ 编译过程链接过程做了些什么智能指针介绍shared_ptr实现原理shared_ptr引用计数是原子性的吗怎么保证原子性的垃圾回收机制内存泄漏怎么排查内存泄漏排查工具的原理垃圾回收机制内存泄漏排查工具、垃圾回收机制、共享指针三个之间有什么关系stl map可以多线程同时写入吗stl里有容器是线程安全的吗int a,vector<int> b，同时作为函数参数，b存储在栈上还是堆上；操系统部分：协程和线程的区别协程切换的C++底层实现epoll\select\poll的区别为什...

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

一面面试官来自迅雷浏览器 1. 自我介绍 2. 分享 C 端相关的经历 3. 对 2 提到的消费者售后需求，竞品是怎么做的？ 4. 暑期实习工作 5. 对 4，如何理解首页资源既是用户编辑的地方，又是运营可以操作的地方 6. 使用情况的量级 7. 基础体验最应该做的事情是什么？ 现状：功能创新少，策略渗透多。 因此，最应该做的事是策略的精细化运营，给每个人不同的产品体验 产品责任：定义运营位的使用规则、体验边界、运营能力，做好运营平台的建设，让运营跟正常开发解耦。 8. 迅雷浏览器体验中的亮点/槽点 9. 其他有意思的产品分享下 豆包 PC 端 - 插件做场景渗透，把我黏住了，选中文字浮起工具...