“入职体检通过了吗？”——这句话几乎是职场新人的“必答题”。很多人以为只要没乙肝就万事大吉，但事实上，国家早已明令禁止入职体检检查乙肝（特殊行业除外），真正让很多人“折戟”的，往往是那些看似普通却被忽视的指标。以下五个隐藏原因，尤其需要提前警惕。01、肝功能异常肝功能里的ALT（谷丙转氨酶） 和AST（谷草转氨酶），是入职体检的“高频淘汰项”。正常情况下，ALT和AST的参考范围多为0-40U/L，若超过正常上限2倍（即＞80U/L），大概率会被要求复查；若持续升高，甚至可能直接被拒。●为什么被刷？企业会担心这背后隐藏肝炎（如甲肝、丙肝）、脂肪肝、肝损伤等问题——前者可能有传染性，后者可能提示...

七月份还没入职，怎么大伙撤了这么多人啊，有点哈人啊是年会让大伙寒了心，还是年终奖不如意。我看大家年终奖份额发的都是正常月数，翻了一下评论区，貌似又跟调薪有关😂😂😂智驾的未来在哪里😭

兄弟们，七面终上岸！😭😭一路走来满是坎坷与波折，从最初的遥不可及、不敢奢望，到如今咬牙坚持终得圆满。付出了无数努力，熬过无数难熬的时刻，也算给前段时间的埋头拼搏画上圆满句号。点赞多的话，后续整理完整面经，分享经验干货，帮大家少走弯路～

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...