作为一个每天重度依赖 AI 摸鱼、不是在撸代码就是在写文档的后端打工人，我仔细盘了一下我每天的 Token 消耗流水，发现了一个惊人的事实：最消耗 AI 算力、最容易让它破防的，根本不是什么复杂的算法推导，也不是写那些又长又臭的 SQL 联表查询，而是我们轻飘飘敲下的一句——“帮我初始化一个项目”。大伙品一品，平时让 AI 搞个“初始化”，到底有多要命：1. 薛定谔的“搭个基础架子”你以为你只是让它建个工程，但在 AI 眼里，你这是让它当架构师。比如你跟它说：“帮我起个后端服务”。好家伙，为了显摆，它不仅要把外层的目录结构用 ASCII 码画出来，还要给你手搓一堆基础类。要是你提了一嘴用若依（...

目前进度是codetop前五页+hot100刷完了，八股背完了一轮但是感觉没背熟。无面试经验，目前是打算在这段时间内找点日常实习的面试刷下经验，然后三月底四月初这样投暑期，不知道时间安排是否合适。求路过的大佬们帮忙看看

27届Java实习

1、项目里负责的边界是什么？哪些内容是亲手实现和验证的？2、如果要做一套可落地的 Agent 评测体系，整体怎么设计？评测一般要分离线和线上两层。离线评测解决“改动前后谁更好”，线上评测解决“真实用户下效果是否稳定”。离线侧我会先把样本按场景拆开，比如知识问答、工具调用、多轮追问、拒答场景、多语言场景、长文本场景，然后分别看回答正确率、工具调用成功率、检索命中率、拒答准确率和格式稳定性。线上侧看用户行为指标，比如首轮解决率、转人工率、二次追问率、平均耗时、token 成本和异常率。Agent 不能只看最终答案，通常要拆成三层指标：检索层、决策层、生成层。检索层看有没有召回正确证据，决策层看有没...