大家面试别切屏会被检测作弊的

面试时长半小时，没有手撕代码环节，大部分时间在深挖项目经历，穿插少量八股文问题。1. AI coding / 工具使用有没有用过 Cursor 或其他 AI coding 工具不同 AI coding 工具之间的设计差异你怎么看多 task 执行这种设计是否合理AI 生成代码的主要问题是什么2. 项目深挖 - 系统设计系统里的缓存（比如 Redis）一般怎么使用如果要支持高并发，你会怎么设计服务一般是怎么部署的你怎么理解“可扩展”3. AI 项目（RAG 方向）效果提升是怎么评估的，有没有 baseline 对比技术选型是怎么考虑的怎么判断效果好不好，有没有遇到过 bad case4. Agent / AI 系统理解对 MCP 和 tool calling 有没有了解skills 为什么能减少 token 消耗5. 实习经历为什么既做产品又做技术这段经历最大的收获是什么6. AI 行业认知有没有了解过 AI coding 类的产品7. 项目难点讲一个你遇到的技术难点有没有用 AI 工具解决过实际问题

给我面没招了，发点面经攒攒人品～1.实习拷打2.论文拷打3.毕业是否有发表论文的要求?4.你自己有没有准备要发表论文?5.请详细聊一聊你的项目经历。你可以先讲一下"生活优选"这个项目是怎么做的。6.这个项目是基于某个开源项目做了二次开发，还是从零开始搭建的?7.请讲一下这个项目的整体架构是怎样的。8.你觉得这个项目中最有挑战性或者最难的地方是哪里?9.你这个服务是分布式的，还是单机部署的?10.你最初在MySQL中实现秒杀逻辑时，具体是用什么SQL语句来保证不超卖和一人一单的?11.为什么你认为MysqI不能保证原子性?12.如果使用update table set stock=stock-1wherestock>0，这个语句本身是原子性的，为什么你会觉得它无法防止超卖?13.你在Redis中是如何实现秒杀逻辑的?具体用了什么数据结构或脚本?14.既然你的系统是单机部署，为什么不在JVM内存中使用本地锁，而要去使用Redis增加额外的开销和复杂度?15.你之前面试过哪些公司或团队?是什么方向的?16.你这个项目是如何部署的?17.有没有尝试过部署到云服务器上?18.是否使用过Docker或Kubernetes等容器技术?你对此有什么了解?19.你在项目中使用了乐观锁和悲观锁来解决订单支付与关单的并发问题，请详细讲一下具体是如何实现的。20.悲观锁在数据库层面如何显式加锁?21.乐观锁和悲观锁分别适用于什么场景?有没有选择的原则?

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1. 实习相关2. 在学校的研究方向3. 项目拷打4. 循环流程是什么，每个阶段怎么做的，举个例子5. 执行太长或死循环怎么解决的6. Agent的prompt怎么写的，针对模型幻觉问题做了哪些约束7. RAG怎么做文本切分的，窗口大小怎么设计的8. 向量检索的准确性怎么评估校验的9. 向量用的什么索引，数据量大概多大，查询延迟多少10. SSE和websocket的区别，SSE具体怎么实现的，后端什么时候推送，前端如果断连怎么处理11. 项目的分工，代码量大概多少，有没有正式上线，使用效果怎么样，大概做了多久12. 重新再看agent这个项目，有哪些优化点或新的思考13. 未来AI会变成什么样子，可能会有多大权限

不得不说，AI Coding 用起来是真的爽。我没遇到 3.29 那批说的输出慢的问题，整体用着很顺畅，感觉他们内部应该是优化过了。这次题目是一个 README.md 文档，让做一个简历筛选和排序的助手。输入是 MD 格式的简历（大概 60 篇）和职位要求，输出是一个 result.json，里面是筛选出来的候选人排序结果。功能上要求实现特征提取器、归一化（要处理同义词问题）、还有评分器。交付的东西包括源码、说明文档、输出结果、测试代码，以及后续可以优化的点。我的做法是让 AI 先给架构和规划，然后一步步实现。大概 30 分钟搞出来一个简单的 MVP，剩下的时间就一直在优化、优化、再优化。整体体验还不错。