题目是实现一个带 TUI 的命令行视频剪辑工具。核心要求有三点：能应对真实输入，稳定运行不崩交互流程清晰，用户知道下一步该干什么输出结果可验证、可复现，不能随缘素材放在 video_res/ 目录下。需要注意：里面的视频格式不统一，有不同容器（MP4、MOV 等）和编码格式（H.264、H.265 等），甚至可能混了异常文件。所以工具必须考虑兼容性，不能假设所有素材都是标准 MP4。必做功能要求1. TUI 交互（核心）需要实现四个基本操作：浏览素材列表（能看到有哪些视频可用）设置切分区间（比如只保留 00:30 到 01:20 这一段）调整片段顺序（多个片段可以重新排序后再合成）执行导出 + 展示结果（导出完告诉用户成功了还是失败了）2. 剪辑与合成单个视频能切分（取其中一段）多个视频能拼接到一起（比如 A 的前半段 + B 的后半段）输出常见的可播放格式（MP4 最稳妥）3. 错误处理用户输入非法（比如时间输成负数、选了不存在的文件）必须明确提示禁止静默失败——出了错就要让用户知道，不能偷偷崩掉约束条件：所有交互提示要面向普通用户，别直接抛底层报错（比如 "FFmpeg returned code -2" 这种）。用户看不懂，等于没提示。必做验收方式需要自己设计验证方案，至少覆盖四点：基础功能对不对（切分、拼接能不能正常工作）正常输入能跑通（给标准素材，按标准操作走一遍）异常输入要能扛住（给损坏的视频、不存在的文件、乱输参数）连续执行要稳定（跑一次没问题，连续跑十次会不会崩）交付物清单源码 + 启动命令（比如 ./run.sh 或者 python main.py）使用说明（关键操作怎么用、参数什么意思）示例输入与输出结果（别人照着做能复现）验证证明（场景描述、执行命令、结果摘要）已知限制与优化方向（坦诚交代哪里没做好、后续怎么改进）加分项如果必做做完了还有时间，可以考虑：时间线/片段预览能力：不只是一个列表，能让用户看到片段顺序、时长、大概位置任务队列与取消机制：导出可能需要时间，用户可以排队多个任务，也能中途取消可配置导出参数：码率、分辨率、帧率这些用户可以自己调，而不是写死在代码里一点思路分享拿到题目后，建议先别急着写代码。用模型帮你把必做功能拆成最小的 MVP 模块，比如：先实现素材目录扫描和列表展示再实现单个视频切分导出然后实现多视频拼接最后把 TUI 交互串起来加分项最后再做，而且尽量不破坏基础功能的代码结构。验收的时候，建议按题目要求的四点（正确性、兼容性、鲁棒性、稳定性）逐个跑一遍，截图或录屏留证，最后整理到验证证明里。另外注意素材目录里可能有异常文件，你的工具遇到这种情况不能崩，至少要提示“该文件无法处理”然后继续让用户操作其他素材。

有大佬分享一下难度吗？

有人恒生电子春招出结果了吗上周二面现在还没有出结果，虽然没有过多久，但是我还是好急呀😭😭😭😭

一、基本情况与项目背景1.请做一个简单自我介绍。2.详细介绍一下你在字节做的端智能 SDK / 特征平台项目。3.端上的原始数据流主要包含哪些内容？4.这些数据是在端上落库，还是会上报云端？两条链路分别做什么？5.业务方如何注册、消费自定义特征？二、设备特征缓存优化6.设备特征缓存优化的背景是什么？原来性能瓶颈在哪里？7.为什么设备特征可以牺牲一部分时效性来换性能？8.为什么从统一 TTL 改成 2 秒 / 10 秒 / 90 秒分层 TTL？9.不同 TTL 档位分别适合哪些设备特征？10.你们是如何通过打点、实验和 A/B 验证优化效果的？三、C++ 智能指针11.你对 C++ 智能指针的理解是什么？12.unique_ptr、shared_ptr、weak_ptr 分别适合什么场景？13.shared_ptr 的引用计数机制是什么？14.weak_ptr 如何解决 shared_ptr 的循环引用问题？四、特征 SQL 复用优化15.端上 SDK 为什么会涉及 SQL 复用优化？16.端上本地数据库里存的是什么，业务方为什么会查它？17.特征 SQL 查询的性能瓶颈是什么？18.为什么这些 SQL 可以模板化、签名化和合并？19.为什么第一版 UNION ALL 优化效果不理想？20.后续“提取时间戳 + 最小时间戳查询 + 应用层分发”的方案是怎么做的？21.SQL 优化最终在单模块和全链路上分别带来了多少收益？五、直播端智能 / ABR 开放题22.你了解 ABR 吗？23.如果要判断用户是“画质敏感型”还是“流畅度敏感型”，你会在端上采集哪些特征？24.你会如何结合设备信息、网络状态、历史行为来设计直播画质 / 流畅度策略？25.端智能场景里，你是否接触过模型推理链路？六、AI 投资分析系统 / Multi-Agent26.介绍一下你的多 Agent 投资分析系统。27.主控 Agent、数据 Agent、新闻 Agent、知识库 Agent、分析 Agent 分别负责什么？28.多 Agent 之间的数据和上下文是怎么流转的？29.相比单 Agent，多 Agent 架构在上下文管理、幻觉控制和问题排查上有什么优势？30.多 Agent 架构会带来哪些复杂度和维护成本？31.真实金融行情数据是如何通过 API 接入系统的？七、Skill / 智能日志分析开放题32.你有没有自己写过 skill？平时如何使用 skill？33.如果要做一个直播播放日志智能分析工具，你会设计成 Agent 还是 Skill？为什么？34.如果有历史文档和代码库说明日志含义，你会如何构建知识库或 RAG？35.用户反馈某个视频播放卡顿时，如何定位、筛选并分析对应播放日志？36.日志分析系统里，工具调用、RAG、意图识别、日志筛选、错误码解释分别怎么设计？37.你会选择 ReAct、Plan-and-Execute，还是其他框架来实现这个日志分析系统？八、计算机网络 / 拥塞控制38.你了解拥塞控制吗？它主要解决什么问题？39.拥塞窗口是如何变化的？40.慢启动、拥塞避免、丢包后的窗口调整分别是怎么回事？九、C++ 基础 / 多态41.说一下 C++ 的多态特性。42.静态多态和动态多态分别是什么？43.动态多态如何通过继承、虚函数、虚函数表实现？十、Git 基础44.你实习开发中常用哪些 Git 指令？45.你平时如何创建分支、提交代码、推送代码、拉取更新？46.遇到 Git 冲突一般怎么处理？十一、算法题：两个有序数组中位数47.用 C++ 实现两个有序数组取中位数。48.先讲一下你的解题思路。49.暴力合并排序方案有什么可以优化的地方？50.既然两个数组本身有序，能否用双指针合并，避免再次 sort？51.有没有更高阶的二分解法？十二、实习时间与岗位匹配52.你本科期间是怎么安排时间去北京字节实习的？53.如果来小红书实习，最早什么时候可以到岗？54.你更倾向上海还是北京 base？55.你对“产品工程师”这个岗位定位的理解是什么？56.你对直播 SDK / 播放器 SDK / 端智能策略方向是否感兴趣？