公司的cursor

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...

0实习的阶段，不玻璃心，求拷打，我觉得春招是26届我的最后一次入场机会了，但反响平平。只有一两个通过初筛，后续就没有了

想当鹅孝女呜呜附tl：3.20 一面+二面3.23 三面3.24 显示hr面3.26 晚上收到hr面试 第二天面3.27 面完hr 7min hr很忙然后面完界面还停在链接3.30 云证 但是还是显示hr面3.31 录用评估中4.2offer流程中4.16 hr似乎婉拒 大概率凉了

我觉得目前最好用的 AI 编程工具是 OpenAI Codex。相比传统的代码补全工具，它更像一个“可以接任务的 AI 工程师”，不仅能写代码，还能理解项目结构、修复 Bug、生成测试，甚至直接参与完整的软件开发流程。在实际使用中，Codex 的优势主要体现在效率和完整性上。你只需要描述需求，它就可以从实现功能到调试优化一并完成，大幅减少重复劳动。同时，它支持在终端、编辑器和云端多种环境中使用，还能并行处理多个任务，让开发节奏明显加快。总体来说，Codex 已经不只是“辅助工具”，而是正在改变编程方式的生产力工具。对于开发者来说，用好它，本质上是在学会如何和一个高效的“AI搭档”协作。