题解 | 话题的分布情况

1. 详细介绍你负责的核心模块，架构是怎么设计的？(30min)回答要点：模块在整个系统中的定位和作用画出架构图，说明分层逻辑（表现层、业务层、数据层）模块间的依赖关系和通信方式为什么选择这种架构？权衡了哪些因素？遇到过什么坑？后来怎么优化的？如果重新设计会改什么地方？可能追问：这个模块的QPS大概多少？怎么保证高可用？监控和告警怎么做的？灰度发布策略是什么？2. C++内存模型，volatile关键字的作用volatile的作用：告诉编译器变量可能被意外改变，不要优化每次访问都从内存读取，不使用寄存器缓存禁止指令重排（部分场景）典型使用场景： // 1. 硬件寄存器映射 volatile u...

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

本科没学到啥东西，开源项目做了俩个，请问大伙怎么改一下简历好呢？

【总面试流程】初试+复试&面谈+岗前培训+签约offer，可能因为现在都在秋招，所以我走了校招流程，其实应该大致都差不多，只是我多参加了一个宣讲会，昨天收到面试未通过的消息，止步于复试&面谈。 1、初试：关注微信公众号：广州学而思校园招聘，里面有相应的题目，选择你面试科目对应的题即可，英语老师是模仿一个三分钟的视频，其实我觉得这个是比较简单，自信大方地上去讲就好了，可能要多注意和学生的互动，不要只站在讲台上。  2、复试&面谈：其实至今思前想后，都觉得自己表现很好，复试和初试一样，还是讲你模仿的视频，我还根据初试时，一位男面试官在初试结束后，给我们表演了一段他怎么讲的，...