求求了

最近大家都在简历里塞AI和Agent项目，但面试官拷打的重点早就不是你会不会调大模型API了，写篇避坑指南给大家参考。首先，核心拷打点绝对是“业务落地价值”，你做的这个AI功能到底是伪需求还是真提效？比如结合具体业务的自动化诊断，到底比传统规则引擎准多少、快多少？其次是工程架构能力，面试官会死磕你的上下文管理和长记忆怎么设计的，如果是做Agent应用，你的Prompt工程怎么迭代、向量检索召回率怎么优化、并发调度怎么处理的？第三个高频问题是“兜底机制”，大模型经常幻觉，你的系统在面对脏数据流或者复杂边界条件时，有没有降级策略？ 最后就是性能调优，流式输出的延迟怎么降下来的？很多朋友平时习惯了用...

七月份还没入职，怎么大伙撤了这么多人啊，有点哈人啊是年会让大伙寒了心，还是年终奖不如意。我看大家年终奖份额发的都是正常月数，翻了一下评论区，貌似又跟调薪有关😂😂😂智驾的未来在哪里😭

bg双非本 前一段时间oc了两个小厂,全都拒了,现在投中大厂暑期和日常,4月一个面试都没有,是我简历的问题嘛

最近我给一些前端方向的实习生做内推，看了不少简历。投递里常能看出一种预设，找实习只要把前端做熟，页面和接口能啃下来，似乎就踩对了主线。初筛读多了会有另一种感受，当业务和岗位已经大量贴上大模型、RAG 或 Agent 时，纯前端技术栈写得再工整，也很难在一叠写法雷同的简历里单独把人托起来。我想写的不是简历技巧，评审更常问的是，你有没有把智能接进一条可维护、可观测、也能和人协作的链路，还是只在项目名里多写几个关键词。许多项目经历段落，技术名词很全，叙事却薄。写得多的几种模式是：周期很短，却同时堆上 RAG、流式输出、鉴权与复杂治理，读者很难估计真实投入与掌握深度段落像功能清单，缺少场景、难点、个人...