今日趣事

研究背景与样本说明本文基于腾讯（支付、企微、腾讯音乐、QQ 浏览器、腾讯新闻等）、字节跳动（TikTok、用户增长、交广等）、百度、美团、京东、Shopee、虾皮、携程等多家互联网公司前端实习面试样本进行归纳分析，重点聚焦计算机网络相关考点。样本特征如下： 覆盖一面、二面及深度追问场景  包含项目驱动型提问 + 八股知识型提问 明显体现当前趋势：从“记忆型八股”转向“原理 + 场景 + 取舍”你往下看就知道考的高不高频率了就是说核心结论：计网考察的三层模型当前大厂前端计网考察，已形成稳定的三层结构：1. 基础认知层（必答正确） HTTP 各版本差异  TCP / UDP 基础  HTTPS 原...

投了一大堆的日常，全都在初筛😢😢😡😡😡😡

为什么面了八次次次都是一面挂，次次都不说原因，问了面试官就是插科打诨，为什么别人一面就过呢，真的没有缘分呀。不考编程就是脑筋急转弯的概率题，考了编程a了也不过没a也不过 总之就是不过，没一次二面，深深的怨念。觉得我不够资格就直接拉黑简历呗，每次都捞起来重新拷打一顿什么意思呢。

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...