1. 怎么把 RAG 接入到你的 Agent 执行链路里的？是在调用工具之前先检索，还是在生成结果之后再做校验？我们的 RAG 是通过 Spring AI 的 Advisor 接入到 ChatClient 的：模型调用前在 before() 做向量检索，把命中文档拼成上下文注入 prompt；模型生成后在 after() 把命中文档回写到响应 metadata 便于追踪。当前是“先检索再生成”的 pre-RAG，并没有单独做生成后的事实校验，后续可以增加 verifier 节点来做 post-check。2. MCP 是完全自研的吗？和市面上成熟的 Agent 框架相比，你的方案在扩展性上有什...

这样是挂了么

搞笑呢？？？？？

前两天听了腾讯 HR 的一期播客，叫《VoL.7：90%的人都做不好自我介绍》。里面提到一个数据：90%的候选人，自我介绍都是在无效重复简历内容。 HR 原话是这样说的：  “候选人能进入面试环节，简历面试官早就看过了。你再给我讲一遍学校、专业、实习公司，这叫精神不集中，我在脑子里等你讲点我不知道的东西。”  说白了，面试官等你的是 “简历之外的信息”。你把自己的简历再背一遍，相当于在考场上把题目抄了一遍交上去。 对测开这个岗位来说，自我介绍尤其关键——因为测开的定位介于开发和测试之间，你得在短短一两分钟里，说清楚“我为什么适合这个岗位、我能创造什么价值”。 今天这份指南，就是直接把 HR 给...