一面： 1. ai coding去实现需求的核心思路2. ai coding做高质量需求，前置要准备哪些高质量知识3. 对ai coding的理解？业务落地还存在哪些4. 长链路编码任务，上下文不够用，有哪些工程策略解决？5. 怎么在控制上下文大小的同时保证结果质量？6. mcp / skill 的执行方式分别是什么？7. chunk太短怎么处理？8. 讲一下前端框架9. 项目拷打10. 后端相关：操作系统、计算机网络、事务、redis等11. 手撕，最长有效括号二面：1. ai coding相关问题2. 项目拷打3. ai coding一道接口题

虽然嘴上说着不想再面了，但是今晚身体还是诚实地准时点开了面邀链接。部门是核心本地商业，偏向酒旅下面的景点。本来准备了一个工作流项目和一个优惠券秒杀项目，结果全程都是ai和ai coding相关，完全没问第二个项目，也没有手撕，供大家参考。这两个项目都不是实验室的课题吧？都是你在GitHub或其他平台上自己学习实践的项目，然后做了相应的改造，对吗？看一下你这个工作流编排平台，它产生的背景或要解决的问题是什么？我能不能理解为它类似Coze、Dify这类工作流编排产品？你提到和它们有所区分，具体做了哪些改进或不同之处？你说这是自研层面的东西，整体设计思路是怎样的？其中稳定性能力建设这部分，有没有参考...

应该是主管或者leader面，几乎没问八股没问项目，虽然实习不对口但依然拷打实习，着重问实习产出和针对实习技术栈和传统技术栈的区别，还问了一些系统性的问题，不压力，但很紧张，感觉答得一般😭😭面试官最后问了到岗时间和可实习时长，是有戏了还是对每个人都这么问

面试官人很好，一直在引导我，奈何我菜。全程没有问项目，面试官说这个项目他见了很多遍了，上来手撕了一道题，hot100编辑距离，10分钟A出来了。然后面试官一直在和我讨论日常怎么学习等等，和聊天一样。不知道是不是kpi面，但是面试官一直喊我的名字还比较亲切，没有紧张感。时间线--4.24一面---4.25回到人才库--4.27又被捞起来一面 约到五一之后了