深夜emo一下

本地商业1. 先做一下实习时候的业务介绍，有什么提升2. AI Coding 功能从能演示到能交付，中间差的到底是什么差的不是模型会不会写代码，而是系统有没有交付闭环。演示阶段只要能在几个样例上生成看起来对的 patch 就行，但生产可交付要求它能处理不完整需求、脏仓库、编译失败、依赖缺失、测试不稳定和回滚策略。真正落地时必须加任务约束、静态检查、sandbox、单测回归、补丁审计和失败分级，否则所谓“生成功能”只是把风险后移给人。AI Coding 一旦进入真实研发流，评价标准就从“会不会写”变成“出了错能不能收住”。 def deliverable_check(repo, patch): ...

继上次三方毁约后，又拿到了腾讯社招offer

1. 做一下自我介绍2. 讲一下你做过的系统架构，别只说用了哪些中间件架构最好按数据流讲，而不是按技术名词堆。入口层是网关、鉴权和限流，业务层负责请求编排、规则判断和状态推进，异步层用 MQ 解耦高峰流量和补偿任务，存储层通常拆成 MySQL、Redis、检索索引和对象存储，旁路再挂监控、日志、配置中心和任务调度。真正有价值的是你能指出瓶颈会出现在哪里，比如检索召回抖动、缓存热点倾斜、下游依赖变慢、消费积压或者数据库回查索引失效。3. RAG 的原理你怎么讲，真正落地时它在系统里承担什么角色RAG 不是“检索一下再回答”这么简单，它本质上是把外部知识注入生成过程，降低模型纯参数记忆带来的不确定...