友友们，抓紧学vibe coding

这周八轮面试，也算是耐面王了，解锁成就面试十连过，后续 字节 oc3.9 字节一面 ： 广告架构与工程 （挂）3.14 腾讯一面 ： hr 业务线 （挂）3.25 字节一面 ： 巨量星图 （挂）4.9 腾讯一面 ： 腾讯广告 （挂）4.8 美团一面 ： 美团平台 - 地图绘制组 （过）4.14 tme 一面 ： q音业务线 （过）4.15 美团二面 ： 美团平台 - 地图绘制组 （过，第二天上午口头oc）4.16 虾皮一面 ： 供应链（上午面，下午过 ）4.16 tme 二面 ： 内容业务线 （面完一小时约三面）4.20 字节一面 ： 中国交易与广告 （秒过，约两小时后二面）4.20 字节二面...

入职两天领了个需求开干 一边了解业务背景一边开发，第二天跟需求方开会的时候甚至都不理解他们的业务背景，嗯嗯啊啊，下会狼狈去了解

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...

但是事业顺利了😎