最近 Claude Code 很火，但用过的同学都知道一个痛点：新开对话啥都不记得，上次说好的代码风格、踩过的坑、定好的方案——重新来过。而且在目前的面试中，面试官已经不仅仅询问你Skills，MCP，他们更看重你对于实际工程中的痛点有没有深刻的认识。最近的一场面试中，面试官就深入的与我讨论了记忆机制的落地场景，在什么时候应该用什么，然后我忽然发现，mem0并不是最好的解法，至少它绝不是唯一的解法。考虑到这儿，索性就自己写了一个开源项目，既是增强简历的竞争力，也是希望在ai浪潮中做出自己的贡献。项目是什么CapsuleMemory —— 给 AI 系统加「胶囊式记忆」的 Python 框架。G...

不过大厂的面试确实比小厂能学到更多

真投了你又不给ps:楼主其实比起去大厂当螺丝钉 更想去一些初创公司或外企。楼主是一年不到的社招。

AI与八股 "介绍一下AI的技术理解" 回答要点：  Skill概念：技能说明书，渐进式加载，更精确 MCP vs Function Calling：MCP是统一标准，Function Calling需自定义 Transformer：QKV注意力机制，编码器理解语义，解码器生成文本  "对RAG的向量库有了解吗？" 回答要点：  PGVector：项目中使用，500万以下数据，开发友好 Milvus：专业开源向量库，支持分布式 作用：向量存储，权重分配，精准定位知识  "怎么把文档转换成向量库？" 回答要点：  文档预处理：加载、转换...