耐面王暑期实习投递记录

网易平台开发线下一二面 2026.4.29 时长50+90min好像说面试相关不给发到平台，遂发一些总结感想一面总结：面试官确实挺好的，有种跟你交流的感觉，会跟你讨论问题，感觉他自己也在思考，运气还行，问的感觉都还能答，项目和八股还要加强，确实很多不熟。二面总结：二面更偏向一些实际问题/系统的设计，这方面一直都没什么思路，面试官挺好的，有挺多引导和追问，没实践感觉就会这样第一次线下面试，居然有机会进二面，其实本来以为就是一面划划水🐔了直接走人的，第一次进二面吧，增大了一些信心吧，之前面阿里15min直接结束哈哈哈，而且总共也没几个面试，一直挺焦虑的，大厂感觉进不去，小厂也没找到几个。其实在路上的时候，没有去看八股啥的，一直看窗外的风景，才发现好像来学校这么多年一直都没有出去走走过，大学时光也快结束了。所以转念一想，没必要什么焦不焦虑的，活的开心活的自在才是最重要的。吹着窗外的微风，轻松了不少，不过是人生的一个阶段罢了。祝每个人都能如愿以偿，活得开心^_^

从3月份到现在，真的感觉这段时间度日如年 首先当然是猛猛的刷力扣、在牛客看面经、背八股，复盘；然后就是学习一些agent开发的相关知识，感觉传统后端之后的发展不是很好啊（ 害，其实更多的还是有点焦虑，Codex、CC、Cursor那么厉害，以后还要我做什么？ 不知道大家怎么看！投了那么多，面了那么多，感觉自己的面试能力确实有点进步，也拿到了第一个携程的oc 接下来就看看自己能否再冲击一下BAT了也希望各位牛友们能拿到适合自己的offer！ 想到哪里写到哪里，hhhh，毫无逻辑（#牛客AI配图神器#

一、基本情况 / 实习经历1.你简单介绍一下你的情况。2.你这些项目经历是你自己做的吗？3.字节这段实习是怎么拿到的？是投递实习岗进去的吗？4.你在字节端智能团队里，平时主要是做 C++ 开发吗？5.你之前自己做 demo 的时候，主要也是用 Python 吗？6.你这期间没有系统用过 Java？7.你们软件工程专业的数据结构、Java 这些基础课程都会上吧？8.你们课程里的毕业设计 / 大作业，一般是什么形式？二、字节实习 / AI 使用方式9.你在字节实习实际工作里有涉及到 AI 吗？10.你能举几个例子吗？在字节实习期间，哪些环节会用到 AI？11.字节内部当时提供了哪些 AI 基础设施或工具？12.你在项目开发里，具体是怎么用 AI 来辅助方案设计、代码编写、测试用例生成和文档处理的？三、AI 投资分析系统 / Agent 项目13.你现在这个 Agent 项目是一个 demo，对吧？14.你这个项目现在大概做到什么程度了？是一个什么形态的产品？15.你的 Agent 是用 LangChain 开发的吗？16.你这里说的 Agent，每一个都是一个 workflow 吗？还是说有 ReAct Agent？17.你的 news agent 是怎么做联网检索的？18.拆分搜索关键词这一步，是调大模型拆分的，还是你自己用程序做分词？19.联网搜索这个工具是怎么接进系统里的？是程序去调搜索接口吗？20.你的 news agent 是一个 ReAct agent 吗？21.这个工具调用是在调大模型之前发生，还是在调大模型之后发生？22.前面的分词和工具调用，是主控 Agent 做的吗？23.查回来的联网结果，是再交给子 Agent 去分析吗？24.所以你的子 Agent，本质上更像是一段提示词驱动的分析模块，是吗？25.你的这个新闻子 Agent，它的提示词大概有多长？26.你试过哪些模型？不同模型的效果差异大吗？四、实习收获 / AI 方向学习27.在字节这三四个月里，你觉得自己最大的收获主要是什么？28.最近 AI 变化很快，你最近主要在研究哪些东西？29.最近在工具、框架、理念或者前沿动态上，有什么新的收获或见解吗？30.你提到看 Claude Code 相关内容，那你是怎么理解它的整体框架设计的？31.你看这种大代码仓的时候，TypeScript 代码你能读得懂吗？32.面对这么大的代码量，你怎么借助工具把整个代码结构理顺？33.你具体是怎么按目录 / 模块去拆解和理解一个大型代码库的？五、云端 Agent Platform 设计34.你 GitHub 上那个 go agent platform，是你自己开发的吗？35.你想做的这个云端 Agent 平台，整体思路是什么？36.云端 skill 可以运行 Python 脚本吗？37.这个云端 Agent 平台里，每个用户会有独立运行环境吗？38.skill 是怎么访问云端运行环境的？39.如果资源有限，只做 MVP，你会怎么设计运行环境和扩展方式？六、求职方向 / 职业选择40.字节实习结束之后，你接下来找工作还会考虑原团队吗？41.你不继续考虑字节原团队，主要原因是什么？42.你更希望去什么样的团队或方向？七、设备特征缓存优化 / 技术深挖43.你简历里提到了解决设备特征采集耗时和功耗的问题，设计了缓存架构，能具体讲一下吗？44.这块缓存优化，是你自己主导开发的，还是主要靠 AI 辅助生成的？45.你们为什么会想到通过牺牲一部分时效性来换性能？46.这个方案里，你和 mentor / 同事 / AI 各自发挥了什么作用？47.你们是怎么做灰度测试和方案验证的？八、Python / AI Coding / 代码质量判断48.你大概是从什么时候开始大规模使用 Python 的？49.当 AI 帮你写了大量代码之后，你怎么判断这些代码写得对不对、好不好？50.你一般会从哪些角度去判断 AI 生成代码的质量？51.你在这些项目里，自己手工写的代码大概占多少？52.你在字节这段实习里，真正写得最多的语言是哪一种？九、继续深造 / 就业选择53.你后面打算读研吗？

Prompt & Skill 工程最佳实践  从多轮实战对抗式调优中沉淀的方法论。  一、Prompt 工程 1. 调优五原则    优先 说明     聚焦 > 全面 先保主任务稳定，再补细节   场景 > 通用 先问"缺什么字段会失真"，保这些再优化其他   结构 > 辞藻 模块化结构比华丽描述有用，把任务说清楚就够   定性 > 精算 LLM 擅长归类不擅长数值计算，需量化时尽可能用整数映射   减法 > 加法 先删冗余；删掉 30% 反而更稳，说明那 30% 不该在    2. Prompt 搭建 固定骨架： Role → Co...