米哈游复活赛简历瞬挂

不得不说，AI Coding 用起来是真的爽。我没遇到 3.29 那批说的输出慢的问题，整体用着很顺畅，感觉他们内部应该是优化过了。这次题目是一个 README.md 文档，让做一个简历筛选和排序的助手。输入是 MD 格式的简历（大概 60 篇）和职位要求，输出是一个 result.json，里面是筛选出来的候选人排序结果。功能上要求实现特征提取器、归一化（要处理同义词问题）、还有评分器。交付的东西包括源码、说明文档、输出结果、测试代码，以及后续可以优化的点。我的做法是让 AI 先给架构和规划，然后一步步实现。大概 30 分钟搞出来一个简单的 MVP，剩下的时间就一直在优化、优化、再优化。整体体验还不错。

大厂开始把 AI Coding 纳入考核标准，这波技术周期的洗牌，对求职者来说，两极分化太严重了。千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金，时代的大浪打过来，谁在裸泳一目了然。对于有底子的老鸟， 他们脑子里本来就装着整个项目的宏观架构图，AI 在他们眼里就是一个“高级外包”。动动嘴皮子把任务一拆解，开发效率直接原地起飞。 但对于只靠背八股文、纯刷题的小白来说，这里面可是个大坑。底层的网络协议、时间复杂度、内存管理不清楚，一旦线上爆出并发 Bug 或者内存泄漏，那么你连查错的切入点都找不到。面试官随便挑一行代码深挖两句，当场就会被凿穿，那会就是菊花残，满地伤，花落人断肠了。归根结底，大厂考你 AI Cod...

我拿到了一道系统设计类的题目：实现一个推理网关，核心功能包括智能路由、负载均衡、KV Cache 感知调度等。题目明确给出了交付要求和加分项。整个开发过程是在 IDE 环境下完成的，交互方式比命令行界面友好很多。我使用的模型体验不错，大约 90% 以上的对话都能顺利完成需求，偶尔出现的小 Bug 也可以自己手动修正。总体感觉比较容易上手。我的实现思路如下供牛友们参考：需求分析与架构设计先让 AI 扮演产品经理，帮我分析需求，输出一份完整详细的需求文档和项目架构。框架搭建与功能实现再让 AI 根据文档生成项目框架，然后逐个模块填充代码、测试、细调 Bug。测试与验收在所有测试通过后，让 AI 充当验收人，对整体项目进行测试和打分。迭代优化根据 AI 指出的不足之处进行改动，重复“测试 → 验收 → 打分”的流程，直到评分达到 90 分以上。文档交付最后让 AI 生成完整详细的项目总结报告，以及所有需要交付的文档，整理后一并提交。

记得以前有个新闻，大意是说有个女孩子以她的成绩考入北大清华没问题。但她从小参加各种社会活动，深受曾留学法国的母亲“生命的意义在于体验最多而不是最好”影响，决定放弃高考，申请包括哥大在内的大学，并获得成功。新闻下面附上了一张那个女孩子的照片，还很清秀，于是这则新闻就获得大量转载，一片褒扬之声。我没有任何的仇富仇美仇优心理，不过在这条新闻下面我看到的最好的评论还是：我没有皇城根下的家，也没有留过洋的爸妈。我只能咬着牙拼命学习，在千军万马中挤破头，换来一个国内普通的大学，而我还要拼命努力，才能换来一个普通的人生。但这条新闻把千万个我们这种普通家庭却从没放弃努力的孩子，当成了傻瓜。    在上海，复旦...