阿里云内推，阿里云内推码

最近把自己做的 Super Agent 开源了，一个 Java 技术栈的企业级 AI 智能体平台，分享一下做这个项目过程中的思考。GitHub地址链接：https://github.com/java-up-up/super-agent先说说这个项目解决了什么问题面试被问 RAG、Agent、MCP 的时候，大多数人能说出概念，但一追问细节就卡住了。原因很简单——大家学 AI 的方式基本是跟着教程调 API，跑通一个 Demo 就觉得会了。但 Demo 和能上线的系统之间，差的不是代码量，是对每个环节的深入理解。Super Agent 就是把这些"真正会遇到的问题"都实现了一...

4.7开始投递agent项目还没做先把点评外卖包装一下先投试试

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

1. 自我介绍2. 最快到岗时间和实习时长3. 讲讲你在字节的实习4. 服务运行在 K8s 上，你了解哪些核心概念，线上排查会看什么答案：K8s 里最核心的是 Pod、Deployment、Service、ConfigMap、Secret、Ingress、HPA。Pod 是最小调度单元，Deployment 管理副本和滚动更新，Service 提供稳定访问入口，ConfigMap 管配置，Secret 管敏感信息，Ingress 做七层入口，HPA 根据指标自动扩缩容。线上排查一般先看 Pod 状态、重启次数、事件、日志和资源使用。如果服务一直重启，看 kubectl describe pod...