前言二面整体难度明显高于一面，问题从“你做过什么”升级为“你为什么这样设计”“如果量产会遇到什么问题”。不再停留在模块级别，而是围绕整机系统架构、视频处理链路、性能瓶颈、异常场景和可靠性设计展开深挖。面试官更关注：是否真正理解影像系统的数据流是否具备系统级架构思维是否有产品化与量产经验是否能从性能、功耗、热、稳定性多维度思考问题整体感觉：如果没有完整做过影像类产品，或者没有系统级复盘，很容易被连续追问带走节奏。详细介绍你做过的影像项目整体技术架构，你负责的模块是什么？数据流如何设计？如果让你从零设计一款运动相机的软件架构，如何分层？模块如何解耦？运动相机防抖有哪些实现方式？EIS 和 OIS ...

大年初八第一天投了简历没有一个面试

不过还是挺开心的hhh

简介/背景 最近我在做一个改简历的智能体。一开始用的是 Spring-AI-Alibaba（SAA），但实践下来迭代慢、效果也不稳定。后来我用 Codex 写 Skills，很快就把流程打通了，效果明显好很多。这件事让我坚定一个想法：生活里 90% 的事情都应该用 AI 来提效。   核心要点  绝大多数日常事务其实是 SOP，AI 比人更擅长稳定执行 人的价值更在“判断与目标”，而不是重复性动作 Skills 是把经验变成可复用流程的最好方式之一 不要只看模型强不强，关键是“能不能落地成流程”   对程序员和学生的具体用法 程序员：把“需求拆解、方案对比、接口文档、单测补全、发布检查”变成 ...