货拉拉内推火热

刷到这个话题，一下子就想起了我实习第一天的样子，紧张到手心冒汗，连喝水都不敢大声，现在回头看，又好笑又怀念。我是双非计算机本科，在杭州一家互联网公司做后端开发实习，实习第一天，我提前半个小时就到了公司楼下，在楼下便利店坐了20分钟，反复对着手机里的自我介绍稿默念，生怕进去说错话，连呼吸都在紧张。到了上班时间，我给mentor发了消息，他下来接我，带我进了办公区。第一关就是认人，他带着我挨个工位介绍组里的同事，“这是张哥，负责架构的”“这是李姐，负责业务开发”“这是王哥，测试负责人”，十几个人介绍下来，我一个名字都没记住，全程只会傻笑，重复着“您好您好，我是新来的实习生，以后请多指教”，脚趾都快...

简历给你了学校标的清清楚楚😅，面完说我是三本只能给150，那你boss标200-250干嘛，感觉还是太礼貌了，应该直接爆了😤学历就是一个人的外貌实习就是一个人的衣服本科学历差就是其貌不扬的样子实习经历差就是破破烂烂的衣服＃民办已经死了 ＃都给我去考研吧＃计算机就是学历＞技术＃c++92✌🏻才能学

bg211，暑假才转回南京校区😭😭根据星球做了一份简历，项目是一个rag+点评不知道能不能进八股简历上写的背的差不多了，hot100刷了一半，暑假想留校实习，做日常或暑假实习，求各种大佬指点，不玻璃心😭😭

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...