前言这是我的agent系列文章的第2篇，该系列分为三部分：AI认知篇：详细讲解相关基础概念AI实践篇：分享诸如skills怎么写、怎么ai coding、怎么写好prompt等的最佳实践AI八股篇：分享我自己整理的应付大模型应用开发岗位必备的八股笔记如果觉得有帮助，欢迎关注我并期待后续文章！预期是日更哦！当天没更可能是因为太累了，周末会弥补的。做 AI Agent 开发，总被 Function Calling、MCP、Skills 这三个概念绕晕？其实三者层层递进，MCP 和 Skills 都基于 Function Calling 打造，只是解决的实际问题不同，二者甚至并非互补，而是核心竞争关...

打算暑假去实习，大佬们看看我的简历ok吗？😖😖

很多人都觉得刷题要越多越好，从我秋招的经验来看，其实大部分面试官都会问的是非常固定的题目。甚至你都不需要刷够 Hot 100，刷够前 Hot 50，大部分的就已经足够在秋招里面不会被匿扣难倒。重点还是无这道题目即使是稍微变了一点，你还是能够做出来。

1. 自我介绍 略 2. 算法题（全英文）  平均值大于阀值的子数组（力扣原题） 非常规题： 有一个sentense数组，里面有用户使用过的英语语句数据，类似于["i love you","i love the dog","i promise"] 让有一个count数组，记录了每个语句的使用次数，类似于[10,20,30] 现在用户每输入一个字符，你需要返回topK的语句数据。 举例：   用户输入i,你需要返回top 2，那么就返回["i love the dog","i promise"] ...