1. 实习拷打2. AI Coding 的笔试如果只是人工造 case 去测，你觉得它离生产可交付还差什么人工造 case 只能验证“在已知分布上能不能过样例”，离生产可交付还差三层。第一层是任务边界，要明确输入约束、输出格式、失败语义和回滚策略，不然模型生成的内容没法进入真实工作流。第二层是稳定性，要知道不同仓库规模、不同语言、不同依赖环境下性能会不会抖。第三层是验收能力，必须补静态检查、单测、sandbox 执行、diff 审核和回归评估。没有这些，AI Coding 最多是演示能力，不是工程能力。 def validate_patch(patch, repo_path): if not ...

遇到一个民科乐子，最难绷的一集。

从三月初就开始投 一直到现在只有一个面试几乎全是已读不回꒰>﹏< ꒱沟通600+ 只投出去20多个简历

🙌面试感想：脑子一热hr打电话就约了 但是水平完全不够 面试官也是特别好 问的问题能感觉到完全没上难度 结束后也是秒挂了1.自我介绍2.（项目）聊天数据存储在什么位置？本地存吗？消息形式是纯文本还是支持图片、视频？如果要发图片，你准备怎么做？上传图片后消息体是什么样、如何传输？3.Kafka 为什么吞吐量大？4.Kafka 消费者可以有多个吗？多个不相关应用消费同一个 Topic 可以做到吗？怎么做？多个消费者共享消费数据、处理慢的场景能做到吗？5.协程和线程的区别？协程在操作系统层面是什么？为什么是用户态？6.Go 怎么管理协程？（GMP）协程死循环会卡死绑定的线程吗？7.MySQL 索引...