在上一篇文章中，我们已经从整体架构的角度，梳理了企业级 AI 落地的一条核心链路：数仓 / 数据库 → 搜索与 RAG → Workflow / Agent并明确了一个前提事实：模型能否应用，不取决于模型本身，而取决于数据是否真正进入了模型的执行链路。这篇文章我们继续向前推进，聚焦真实落地场景：在 AI 加持的新一代数仓体系下，RAG + Workflow / Agent 在真实企业环境中，究竟是如何跑起来的？下图为完整运行链路：数据在数仓中完成 AI 化处理后，通过搜索与 RAG 转译为模型可理解的上下文，再由 Workflow 编排为可执行的 Agent 流程，支撑真实业务场景运行。一、当...

腾讯提前批，前端岗位，有没有面经，听说提前批都是神仙打架，难吗有没有面过的佬

谁懂啊！我实习遇到的公司，真的太把实习生当正式员工使唤了，刚入职没几天，连项目代码结构都没摸透，就被安排写项目了！一开始都是些接口对接、数据格式转换的基础活，听起来不难，但架不住我对项目的业务逻辑、代码规范一窍不通。对着前辈丢过来的需求文档，我一边查代码注释，一边翻技术文档，磕磕绊绊写完功能，也只知道 “这么写能跑通”，根本不明白 “为什么要这么设计”，妥妥的知其然不知其所以然。本以为这种基础活会干很久，结果没过多久，领导直接甩给我一个小功能的开发方案，让我负责从方案落地到功能对接、测试上线的全流程。当时我直接懵了，硬着头皮啃需求、画流程图、写核心代码，遇到不懂的就逮着前辈狂问，加班加点成了家常便饭。更没想到的是，后面居然让我独立负责一个模块的开发，还要做性能优化。从数据库索引调整，到接口响应速度提升，每一步都得自己琢磨、自己验证。那段时间真的累到飞起，每天下班脑子都是懵的尤其是发版的时候，我比谁都紧张，盯着监控屏大气不敢喘，生怕自己写的代码出 bug 导致系统崩溃。一旦出问题，就得立刻配合运维回滚版本，然后自己留下来加班排查修复，常常整栋办公楼只剩我一个人的工位亮着灯。每天加班到深夜，工作量比正式员工还饱和，我不止一次对着电脑发呆：我到底是来实习的，还是来打工的？虽然这段经历确实让我的技术能力突飞猛进，但那种被推着往前走的疲惫感，直到现在想起来都觉得累。

投递时间线：（已经很详细了哈 5.7晚11点投递→5.9下午通知→5.10中午12：30左右完成→5.10通知一面→5.12一面→5.14通知二面→5.15晚上二面→5.16通知三面→5.17三面 （**内容上个帖子发过了，这里主要说面试相关 目前三场面试均已通过，具体问题见图片哈（时间较长遗忘较多） 🔵一面：技术面-15mins左右） 流程：自我介绍→拷打项目→部分八股，无反问 🔵二面：疑似hr面 -20mins左右（具体不清楚） 流程：自我介绍→自选项目介绍（不一定非得体现技术含量高，我觉得更多可能侧重于合作，当时我问了我的面试官）→聊天局→反问 ❗️but 大家二面差别好像挺大的，已...