第一次真正感受到“技术判断”这四个字，不是在写完代码的时候，而是在一次方案评审前。需求看起来并不复杂，业务要上线一个新能力，时间不算宽裕，但链路很长，涉及多个模块联动。导师把文档丢过来，只说了一句：先别急着写，先把可能出问题的地方找出来。 我最开始也和很多实习生一样，下意识会先看接口、看表结构、看怎么把功能做出来。但越往下梳理，越发现这不是一个“把需求实现”就结束的任务。高并发场景下，任何一个看起来正常的调用路径，都可能在流量起来之后变成瓶颈；任何一个默认重试、超时设置、依赖堆叠，都可能把局部问题放大成全链路抖动。 于是我先没动代码，反而花时间把调用链、异常路径和兜底逻辑一条条画清楚。哪些请求...

投了2000份简历一个面试都没有，有友友看看简历吗😭自我感觉写的比较好了，连小厂也不约面

灵神太强了，写力扣没这么爽过

🕐面试时间：60min❓面试问题：自我介绍ai coding 40min，给一个业务需求，做一个词包agent（10w+词进行分类，plus一些业务问题），只需给一个大致的架构方案设计，当大模型给出方案后，面试官会问你觉得这个方案有什么坑点，也会给你一些提示（10w+单词不好全让大模型来做分类，想法是让一个子agent或子模块来做），你也可以让大模型来想解决办法。聊聊对agent的认识有没有用过open clawskills了解吗你刚才想到了用子agent的思路，在什么情况下会这么做，有什么好处skills和子agnet有什么区别，什么场景下选择不同的解决方法（我回答的是看整体的任务复杂度，...