鹰角宣讲会

实习第三周，我第一次参加架构评审会。 会议室里七八个人，PPT 翻了二十多页，大家在讨论一个微服务拆分方案。 逻辑我基本听懂了，但有一处一直卡着我： 新的服务拆分之后，调用链路会多出两跳。日常流量下，问题不大。 但大促流量峰值呢？ 我翻了翻压测历史数据，高峰期 QPS 能冲到平时的十几倍。 我举了手："这个方案，在高流量场景下，级联超时的概率会不会放大？" 会议室安静了两秒。 架构师转过头，看了我一眼："你怎么算的？" 我把压测数据和延迟预估的推导过程说了一遍，大概三分钟。 他点了点头："这个问题值得拉个专项。" 散会后，导师发来私信...

2026-3-25华汉伟业，面试挂了笔试:- 有一些linux相关的命令，grep还有groups，不是很熟悉- 408数据结构有几个选择题，二叉树的前序和中序，然后判断; B树的插入;估计也没出来- 后面就是一些逻辑选择和判断题，比较简单- 算法题都不难，一个是找到最长的连续子序列，还有一个是二叉树的程序遍历面试：- 我做了两个关于编译器的项目，只是让我简单介绍一下，还是太冷门了- cpp有哪些性能优化，缓存命中？- 多线程， 不熟悉- 问了一些数学问题，导数和梯度，参数更新；概率论我说没怎么学过就没问；线性代数倒是问了不少，也不大会；- 智能指针，shared_ptr是怎么实现共享计数的

这两天一直在调教 OpenClaw 帮我找工作，整体用下来感觉它确实很强、也很好玩，但得好好调教，选对模型和工具。首先，OpenClaw 本身不太稳定，但可以让它自己升级、自己重启，这点还挺方便。其次，模型选择真的很关键。一开始用 codex-5.2，效果一般。让它对接 Tavily API 做网页搜索，它非要我用 Brave Search；必须明确指令让它写个 skill 去对接，它才会做。后来换成 opus4.6，直接聪明一大截，很多东西不用我多说，自己就能搞定。之前用 Tavily API 搜岗位（主要是 Brave Search 不免费），但它只爬 Greenhouse、Lever 这类平台，缺点是看不到职位是不是刚放出来，还经常出现无效链接。后来看到大家推荐用 Apify 爬 LinkedIn 职位，试了下效果还不错（1 美元 1000 次），能只推送最近 4 小时的新岗位，就是还没法过滤掉重复发布的职位。现在我配了个 cron 任务，每 4 小时跑一轮，先观察一阵子效果～