这个是4.30的面经 我一直没来得及整理1. 自我介绍，包括个人背景、经历，以及 AI 大模型如何融入学习和实践2. 使用 AI Coding 工具时遇到过什么问题，怎么解决答案：AI Coding 最大的问题不是不会写代码，而是它容易写出“看起来能跑但不符合项目约束”的代码。比如它会新增不必要的抽象层、改动无关文件、吞异常、遗漏权限校验、把敏感字段打进日志，或者生成一个和团队代码风格完全不同的实现。我的做法是先给它明确上下文和边界，不让它自由发挥。比如只允许修改指定文件，不允许改接口签名，不允许新增依赖，不允许修改数据库 schema。生成代码后，我会先看 diff，再跑测试，再重点 rev...

软件测试这个简历可以吗😭求指导🙏

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1. 自我介绍2. 如何在工程上实现兜底机制？具体到代码层面怎么做？答案：兜底机制不能只写一句“失败后重试”，要按失败类型分层。模型层可能超时、限流、返回格式错误；检索层可能无结果、召回低相关；工具层可能参数错误、权限失败、下游服务不可用；生成层可能答案无引用或不符合 schema。不同错误要有不同兜底，不能统一重跑。工程上我一般会做三层兜底：第一层是重试，比如超时、临时网络错误可以指数退避重试；第二层是降级，比如大模型失败就切小模型，rerank 失败就用召回分数排序；第三层是安全返回，比如证据不足就拒答，工具失败就返回部分结果和失败原因。对于有副作用的工具，不能盲目重试，必须加幂等 key...