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【S级 神仙亦师亦友型】遇到就是赚到，应届生直接闭眼冲亦师亦友，主动规划全流程带教，不仅教技术，还教职场生存逻辑，主动给成长机会，愿意为你兜底1. 入职就给你做完整的实习成长规划，循序渐进带你入门，不会让你瞎摸；<br>2. 有问必答，不仅告诉你怎么做，还会讲透底层原理，教你思考问题的方式；<br>3. 主动给你有挑战性的需求，给你试错的空间，出了问题会帮你兜底，不会让你背锅；<br>4. 认真做code review，帮你指出问题，教你怎么优化，帮你建立规范的开发习惯；<br>5. 亦师亦友，不仅教技术，还教你职场沟通、方案设计、汇报逻辑，帮你...

之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。

有个疑问，我的简历是不是太杂了，mcurtos Linux应用 驱动 内核 zynq都涉及一点，我以后想走驱动或者内核

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...