我的是"熟练掌握Redis，有高并发项目经验"。实际情况是：我在一个日活200的内部系统里用过Redis缓存了几个接口，并发峰值大概是……同时在线的三个测试同学。但就是这句话，被面试官揪住问了二十分钟。缓存穿透怎么解决、持久化方案选哪个、数据倾斜怎么处理……我当时脸上镇定，脚趾头在鞋里抠出了三室一厅。最后面试官说了句"你对Redis的理解还有些浅"，我点头称是，心里想的是：浅？我他妈根本没下水。后来我花了两周把Redis真的学了一遍。再被问到同样的问题，答得还不错。所以简历上写了什么不重要，重要的是写完之后有没有真的去补。心虚可以，但别一直虚着。

美团timeline一面 3.26二面 4.2oc 4.8offer 4.10其他：oppo 一面挂vivo 没动静携程 笔试挂哔哩哔哩 没动静感想感觉找实习运气也占不少的成分，本来0实习选手暑期只是准备随便投一下练一练，想着过会儿再找日常实习，没想到美团直接收留我了。感谢一面面试官，在我第一次面大厂的时候给了我自信

AI 这波浪潮来得太快了。半年前面试还在聊微服务和高并发，现在面试官张口就是：RAG 怎么做的？Agent 的执行链路是什么样的？你的检索策略是怎么设计的？会话记忆怎么控制 Token 成本？这些问题已经不是加分项了，而是越来越多 JD 里的硬性要求。但现实是，大部分人接触 AI 的方式还停留在"调 API"的阶段——跟着教程往向量库里塞点数据，让大模型吐一段话，截个图发朋友圈说自己"做过 RAG 了"。面试官稍微追问两句就露馅：文档怎么切的？检索召回率低怎么办？幻觉怎么控制？一问三不知。跑通一个 Demo 和做出一个能上线的系统，中间差的不是几行代码，...