前端面试问题：1. 自我介绍2. 低代码平台Blocksuit方案，这个技术选型的逻辑3. 物料和数据源连接是用什么样的解决方案，还追了一下数据源的获取4. 团队规模，负责的具体内容，职责之类的5. 你认为前端工程化包括哪些方面？你具体做过哪些6. Git提交，你们有引入什么工具，检测方式来控制不规范提交7. 前端监控埋点方面有做过哪些吗8. 后面的职业规划9. 离职原因10. 排期和人手不够的情况，假设你作为leader，你怎么处理冲突？反问：1. 项目情况，技术栈2. 面试流程叠纸游戏26届秋校+27届nova训练营热力全开！🎮我们是：叠纸游戏成立于2013年8月，是一家专注于内容创作的...

拿到offer之后我就很少看牛客了我承认 没拿到offer之前大家都是焦虑的但是 牛客和xhs会放大你的焦虑让你看到同龄的人有多么多么厉害已经刷了多少段大厂实习然后你开始自我怀疑牛客的本意是交流学习 所以只要看面经就好了把自己变成不吃压力之人幸福生活 从不吃压力开始

本人想走JAVA岗，秋招0offer，春招还有机会上岸吗

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...